[發明專利]一種基于多層路徑感知的知識圖譜外推方法及系統

在審

• 申請號: 202211088984.4
• 申請日: 2022-09-06
• 公開（公告）號: CN115757804A
• 公開（公告）日: 2023-03-07
• 發明（設計）人: 趙峰;陳銘濤;劉康正;金海
• 申請（專利權）人: 華中科技大學
• 主分類號: G06F16/36
• 分類號: G06F16/36;G06N3/0455;G06N3/0464;G06N3/084
• 代理公司: 北京之于行知識產權代理有限公司 11767
• 代理人: 陳鵬程

本發明涉及一種基于多層路徑感知的知識圖譜外推方法及系統，知識圖譜外推方法包括：應用關系圖卷積網絡編碼器學習實體、關系和時間戳的嵌入表示，捕獲事實的動態演變；設計新興任務處理單元，以構建多層實體集，并對不同層的實體集匹配相應的歷史相關度；將預測任務劃分為多種推理場景，并將各個推理場景接入相應層次的處理單元，以完成多層歷史相關實體集的劃分；使用多分類任務解決方法以獲取目標實體的預測概率分布，將最高概率的實體作為預測答案，以完成時序知識圖譜的外推任務，其中，預測任務是根據歷史中未出現的實體和關系是否存在而進行推理場景劃分的。知識圖譜外推系統包括一個能夠運行知識圖譜外推方法的程序編碼信息的處理器。

技術領域

本發明涉及時序知識圖譜推理技術領域，尤其涉及一種基于多層路徑感知的知識圖譜外推方法及系統。

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。知識圖譜通過將應用數學、圖形學、信息可視化技術、信息科學等學科的理論與方法與計量學引文分析、共現分析等方法結合，并利用可視化的圖譜形象地展示學科的核心結構、發展歷史、前沿領域以及整體知識架構達到多學科融合目的。

時序知識圖譜是真實世界中一系列時序事實(或者知識)的全新表現形式，常由四元組形式存儲，也就是(主語實體，謂語關系，賓語實體，時間戳)，簡寫為(s,r,o,t)。時序知識圖譜擁有豐富的概念、屬性、關系等語義信息，使能機器語言認知，廣泛地應用于基礎自然語言處理任務，例如常識知識抽取、閱讀理解等。此外，時序知識圖譜使能知識引導和可解釋人工智能，可助力推薦系統、智能對話系統等的實現。

時序知識圖譜推理本質上是從現有時序事實中預測出新事實，即知識補全或鏈路預測。假如一個四元組(s,r,o,[t₀,t₁])成立的時間戳區間是從t₀到t₁，那么時序知識圖譜推理可分為內推和外推兩種模式。兩種模式的主要不同在于，在內推設置中的已知事實的時間戳可晚于t₁，而在外推設置中的已知事實的時間戳都早于t₁?，F有的推理模型大多集中研究內推，同時外推模型在近些年也得到了一定的關注，其中包含：使用時間嵌入、時間超平面和加性時間序列分解對時間信息進行編碼的模型，通過旋轉事實以捕捉時間與多關系特征之間的豐富交互信息的模型，以及利用消息傳遞網絡來捕獲圖形快照鄰域信息的模型等。

CN114780739A公開了一種基于時間圖卷積網絡的時序知識圖譜補全方法及系統，該發明的時間圖卷積網絡包括結構編碼器、時序編碼器和解碼器三個模塊；該發明首先選擇待補全的時序知識圖譜G，并確定該時序知識圖譜待補全的目標時間步；然后通過結構編碼器產生時序知識圖譜每個時間步的實體嵌入向量和關系嵌入向量；接著通過時序編碼器生成實體和關系在預測時間步對應的最終嵌入向量；最后通過解碼器對每個候選四元組(s,r,o,t)根據得到的頭實體s、關系r和尾實體o在時間步t對應的最終嵌入向量，對待補全時序知識圖譜中缺失內容進行預測，完成時序知識圖譜的補全。該發明可以有效提升時序知識圖譜補全任務的準確率。

CN112860918A公開了一種基于協同演化建模的時序知識圖譜表示學習方法，屬于時序知識圖譜技術領域，根據待表示的時序知識圖譜，初始化模型的參數以及任一實體和關系的嵌入表示；計算得到每個已知事實的發生概率，并通過最大化已知事實的發生概率得到局部結構的演化損失；為每個時序知識圖譜快照的圖結構計算其對應的軟模塊度，并最大化軟模塊度得到全局結構的演化損失；計算得到模型的整體損失函數；利用梯度下降法迭代優化所述模型的整體損失函數，直至模型收斂。該發明解決了以往的工作因為忽略時序知識圖譜的演化本質而無法獲得準確的嵌入表示的問題。