[發明專利]一種面向影視的多層次知識圖譜生成方法

有效

• 申請號: 202110254580.7
• 申請日: 2021-03-09
• 公開（公告）號: CN112860916B
• 公開（公告）日: 2022-09-16
• 發明（設計）人: 孫濤;翟嬌嬌;趙晶;王新剛
• 申請（專利權）人: 齊魯工業大學
• 主分類號: G06F16/36
• 分類號: G06F16/36;G06F16/28
• 代理公司: 濟南圣達知識產權代理有限公司 37221
• 代理人: 祖之強

1.一種面向影視的多層次知識圖譜生成方法，其特征在于：包括以下步驟：

獲取待處理的影視相關的不同層面的信息數據；

對獲取的信息數據進行關系抽取得到三元組數據，根據三元組數據構建多個單層次知識圖譜；

利用三元組數據中的關系三元組數據和屬性三元組數據進行結構和屬性的嵌入；基于偽孿生神經網絡進行屬性值和屬性類型嵌入，包括：使用雙向門控遞歸單元網絡將屬性值從兩個方向編碼成單個嵌入，讓屬性類型和屬性值共享一個注意權重、用于學習不同屬性對實體的重要性，將屬性類型嵌入和屬性值嵌入串聯起來，得到最終的屬性嵌入結果；

結合結構嵌入和屬性嵌入的結果進行實體對齊，將實體對齊之后的多個單層次知識圖譜整合得到多層次知識圖譜。

2.如權利要求1所述的面向影視的多層次知識圖譜生成方法，其特征在于：

信息數據包括文本、數據和表格，文本使用依存句法分析和HanLP抽取三元組，數據和表格通過皮爾遜相關系數法抽取三元組。

3.如權利要求1所述的面向影視的多層次知識圖譜生成方法，其特征在于：

對獲取的信息數據進行多元數據融合，進行數據真實性的判定，包括以下步驟：

以各個層面的實體關鍵字為依據將不同來源的數據進行分塊聚合，作為候選匹配知識；

將同一分塊中的候選匹配知識，利用多源數據融合系數與原有知識庫的知識進行匹配，若多源數據融合系數大于設定的閾值，則認為候選匹配知識為正確的知識，可以添加到知識庫中，否則，不能添加。

4.如權利要求1所述的面向影視的多層次知識圖譜生成方法，其特征在于：

采用統一命名方法通過謂詞相似度對單層次知識圖譜中的三元組進行合并，使實體和關系嵌入到同一向量空間；

在向量空間內，分別利用關系三元組和屬性三元組進行結構和屬性對齊；

將對齊之后的單層次知識圖譜整合成一個統一的多層次知識圖譜。

5.如權利要求1所述的面向影視的多層次知識圖譜生成方法，其特征在于：

基于TransE關系三元組進行結構嵌入，包括：結合謂詞對齊的三元組，利用關系三元組和訓練集進行結構嵌入，學習實體和關系的向量表示，讓正三元組的得分低于負三元組的得分，得到結構嵌入后的實體相似性度量表達式。

6.一種面向影視的多層次知識圖譜生成系統，其特征在于：包括：

數據獲取模塊，被配置為：獲取待處理的影視相關的不同層面的信息數據；

關系抽取模塊，被配置為：對獲取的信息數據進行關系抽取得到三元組數據，根據三元組數據構建多個單層次知識圖譜；

嵌入模塊，被配置為：利用三元組數據中的關系三元組數據和屬性三元組數據進行結構和屬性的嵌入；基于偽孿生神經網絡進行屬性值和屬性類型嵌入，包括：使用雙向門控遞歸單元網絡將屬性值從兩個方向編碼成單個嵌入，讓屬性類型和屬性值共享一個注意權重、用于學習不同屬性對實體的重要性，將屬性類型嵌入和屬性值嵌入串聯起來，得到最終的屬性嵌入結果；

知識圖譜整合模塊，被配置為：結合結構嵌入和屬性嵌入的結果進行實體對齊，將實體對齊之后的多個單層次知識圖譜整合得到多層次知識圖譜。

7.一種基于多層次知識圖譜的影視查詢方法，其特征在于：包括以下步驟：

獲取待查詢文本；

對待查詢文本進行解析，獲取解析結果；

根據解析結果和利用權利要求1-5任一項所述的生成方法構建的多層次知識圖譜進行電影信息數據查詢，獲取查詢結果。

8.一種計算機可讀存儲介質，其上存儲有程序，其特征在于，該程序被處理器執行時實現如權利要求1-5任一項所述的面向影視的多層次知識圖譜生成方法中的步驟。

9.一種電子設備，包括存儲器、處理器及存儲在存儲器上并可在處理器上運行的程序，其特征在于，所述處理器執行所述程序時實現如權利要求1-5任一項所述的面向影視的多層次知識圖譜生成方法中的步驟。