[發明專利]人物關系挖掘模型的訓練方法、人物關系挖掘方法及裝置

有效

• 申請號: 202110682820.3
• 申請日: 2021-06-21
• 公開（公告）號: CN113254549B
• 公開（公告）日: 2021-11-23
• 發明（設計）人: 陳愷;李愛平;賈焰;周斌;王曄;涂宏魁;江榮;喻承;徐錫山;宋怡晨;趙曉娟;李晨晨;馬鍶霞;于晗;汪天翔;尚穎丹;林昌建
• 申請（專利權）人: 中國人民解放軍國防科技大學
• 主分類號: G06F16/28
• 分類號: G06F16/28;G06F16/36;G06N5/02
• 代理公司: 北京隆源天恒知識產權代理有限公司 11473
• 代理人: 陳雪飛

本發明提供了一種人物關系挖掘模型的訓練方法、人物關系挖掘方法及裝置，訓練方法包括：獲取時空知識圖譜；根據時空知識圖譜的正樣本進行隨機采樣，生成負樣本，確定正樣本和負樣本的頭實體初始嵌入、關系初始嵌入、尾實體初始嵌入和時間嵌入；對頭實體初始嵌入和尾實體初始嵌入進行向量旋轉，獲得頭實體四元數嵌入和尾實體四元數嵌入；將頭實體初始嵌入和尾實體初始嵌入分別替換為對應的頭實體四元數嵌入和尾實體四元數嵌入，獲得處理后的正樣本和處理后的負樣本；采用處理后的正樣本和處理后的負樣本迭代訓練人物關系挖掘模型至收斂。本發明的技術方案能夠挖掘隨時間變化而發生演變的實體間關系，并提高知識圖譜的完整性。

技術領域

本發明涉及知識圖譜技術領域，具體而言，涉及一種人物關系挖掘模型的訓練方法、人物關系挖掘方法及裝置。

背景技術

知識圖譜是顯示知識發展進程與結構關系的一系列各種不同的圖形，用可視化技術描述知識資源及其載體，挖掘、分析、構建、繪制和顯示知識及它們之間的相互聯系。其中，時空知識圖譜是在實體中加入時空屬性信息，能夠實現對特定目標領域時空數據的管理和查詢。時空知識圖譜包括大量包含了時空信息的事實，每一個事實分別組成一個四元組(s，r，o，t)，其包括頭實體s、關系r、尾實體o和時間t。時空知識圖譜通常存在鏈接缺失的問題，這限制了時空知識圖譜的應用，為了盡可能的發揮時空知識圖譜的功能，常需要對時空知識圖譜進行補全，進一步擴展時空知識圖譜，使時空知識圖譜更加完整，以揭示實體之間的相互關系。

目前，常采用知識圖譜嵌入的方法進行知識圖譜補全，根據已知的實體和實體間關系去預測未知的實體和實體間關系，這些方法能關注到實體間靜態的關系，但是很多實體之間的關系并不是一成不變的，例如人物之間的關系很多都會隨著時間的變化而發生演變，而現有的知識圖譜補全方法無法預測實體之間關系隨時間的演變。

發明內容

本發明解決的問題是如何挖掘隨時間變化而發生演變的實體間關系，提高知識圖譜的完整性。

為解決上述問題，本發明提供一種人物關系挖掘模型的訓練方法、人物關系挖掘方法、裝置及存儲介質。

第一方面，本發明提供了一種人物關系挖掘模型的訓練方法，包括：

獲取預先建立的關于人物關系的時空知識圖譜，所述時空知識圖譜包括多個正樣本；

根據所述正樣本進行隨機采樣，生成負樣本，并分別確定各個所述正樣本和各個所述負樣本的頭實體初始嵌入、關系初始嵌入、尾實體初始嵌入和時間嵌入；

根據所述時間嵌入分別對所述頭實體初始嵌入和所述尾實體初始嵌入進行向量旋轉，包括：將所述頭實體初始嵌入左乘所述時間嵌入，并右乘所述時間嵌入的逆，獲得頭實體四元數嵌入，將所述尾實體初始嵌入左乘所述時間嵌入，并右乘所述時間嵌入的逆，獲得尾實體四元數嵌入；

將所述正樣本和所述負樣本中的所述頭實體初始嵌入和所述尾實體初始嵌入分別替換為對應的所述頭實體四元數嵌入和所述尾實體四元數嵌入，獲得處理后的正樣本和處理后的負樣本；

采用所述處理后的正樣本和所述處理后的負樣本迭代訓練預先建立的人物關系挖掘模型至收斂。

可選地，所述采用所述處理后的正樣本和所述處理后的負樣本迭代訓練預先建立的人物關系挖掘模型至收斂包括：

對所述尾實體四元數嵌入進行共軛運算，獲得尾實體四元數嵌入的共軛嵌入；

將所述頭實體四元數嵌入、所述尾實體四元數嵌入的共軛嵌入和所述關系初始嵌入輸入人物關系挖掘模型的得分函數，采用所述得分函數分別對所述正樣本和所述負樣本打分，獲得正樣本的得分值和負樣本的得分值；

將所述正樣本的得分值和所述負樣本的得分值輸入人物關系挖掘模型的損失函數，通過最小化損失函數優化所述人物關系挖掘模型。

可選地，所述得分函數包括：