[發明專利]一種基于多視角鏈接預測的知識圖譜補全方法及系統

在審

• 申請號: 202310213286.0
• 申請日: 2023-03-08
• 公開（公告）號: CN116361481A
• 公開（公告）日: 2023-06-30
• 發明（設計）人: 廖偉智;楊紹亮;閻德勁
• 申請（專利權）人: 電子科技大學
• 主分類號: G06F16/36
• 分類號: G06F16/36;G06F16/28
• 代理公司: 成都啟慧金舟知識產權代理事務所(特殊普通合伙) 51299
• 代理人: 何媛

本說明書實施例提供一種基于多視角鏈接預測的知識圖譜補全方法及系統，其中，所述方法包括：建立現有知識概念自動轉換器；建立并訓練雙編碼器；獲取待預測三元組；現有知識概念自動轉換器基于待預測三元組包括的頭實體及關系，確定待預測三元組對應的候選尾實體與候選尾實體文本描述；雙編碼器基于候選尾實體與候選尾實體文本描述，確定候選尾實體的得分；基于候選尾實體的得分，確定待預測三元組包括的尾實體，具有提高補全知識圖譜的準確度的優點。

技術領域

本說明書涉及知識圖譜領域，特別涉及一種基于多視角鏈接預測的知識圖譜補全方法及系統。

背景技術

航空電子裝備全生命周期中包含電子裝備的設計模型、制造模型和運維模型，各模型間的數據結構、內容和標準差異性大，且各模型數據相互獨立。構建分布式設計制造運維一體化平臺可以有效整合各種多態異構大差異數據，解決不同裝備、產線、儀器設備和信息系統的數據采集與治理，實現多企業、多產品異構大差異模型統一構建和數據融合，實現多企業產業鏈及企業內多專業間復雜業務的數據集流程并行雙驅動，實現數字化模型跨業務、跨企業貫通與反演。其中，多業務模型數據融合在整個分布式設計制造一體化平臺建設中尤為重要。其對采集到的設計數據、制造數據和運維數據進行融合，實現統一數據源。融合后的統一數據源可用于數據分析類應用。數據融合過程中，需要構建知識圖譜以支持數據融合和存儲。目前，知識圖譜主要通過人工或半自動的方式進行構建，部分隱含關系難以被挖掘。為了盡可能保證知識圖譜完整性，對知識圖譜進行補全極為必要。

因此，需要提供一種基于多視角鏈接預測的知識圖譜補全方法及系統，用于提高補全知識圖譜的準確度。

發明內容

本說明書實施例之一提供一種基于多視角鏈接預測的知識圖譜補全方法，所述方法包括：建立現有知識概念自動轉換器；建立并訓練雙編碼器；獲取待預測三元組；所述現有知識概念自動轉換器基于所述待預測三元組包括的頭實體及關系，確定所述待預測三元組對應的候選尾實體與候選尾實體文本描述；所述雙編碼器基于所述候選尾實體與候選尾實體文本描述，確定所述候選尾實體的得分；基于所述候選尾實體的得分，確定所述待預測三元組包括的尾實體。

在一些實施例中，所述建立現有知識概念自動轉換器，包括：建立實體與實體現有知識概念映射字典及實體與實體文本描述映射字典；通過所述實體與實體現有知識概念映射字典及所述實體與實體文本描述映射字典，將三元組數據集中的三元組轉化為現有知識概念三元組，建立所述三元組數據集相對應的現有知識概念三元組數據集。

在一些實施例中，所述建立并訓練雙編碼器，包括：建立初始雙編碼器，其中，所述初始雙編碼器包括第一BERT模型和第二BERT模型；通過正樣本及負樣本，訓練所述初始雙編碼器，生成所述雙編碼器。

在一些實施例中，獲取所述負樣本，包括：生成硬負樣本及軟負樣本；基于現有知識，對所述軟負樣本進行篩選。

在一些實施例中，所述現有知識概念自動轉換器基于所述待預測三元組包括的頭實體及關系，確定所述待預測三元組對應的候選尾實體與候選尾實體文本描述，包括：基于所述待預測三元組包括的頭實體對應的現有知識概念集合和所述待預測三元組包括的關系，確定所述待預測三元組包括的尾實體對應的候選現有知識概念集合；所述實體與實體文本描述映射字典基于所述尾實體對應的候選現有知識概念集合，確定所述待預測三元組對應的候選尾實體與候選尾實體文本描述。

在一些實施例中，所述雙編碼器基于所述候選尾實體與候選尾實體文本描述，確定所述候選尾實體的得分，包括：所述第一BERT模型基于所述待預測三元組中頭實體對應的頭實體文本描述和所述關系對應的關系文本描述，確定頭實體關系感知嵌入；所述第二BERT模型基于候選尾實體文本描述，確定候選尾實體嵌入；基于所述頭實體關系感知嵌入和所述候選尾實體嵌入之間的相似度，確定所述候選尾實體的得分。