[发明专利]基于知识库内头尾实体分布的关系相似度度量方法及系统

权利要求书

1.一种关系相似度度量方法，其特征在于，包括：

获取待比较的两个关系；

获取所述两个关系各自对应的头尾实体分布；

计算两个关系各自对应的头尾实体分布之间的KL散度，基于计算得到的KL散度确定所述两个关系间的相似度；

其中，所述计算两个关系各自对应的头尾实体分布之间的KL散度的步骤，进一步包括：

基于蒙特卡罗模拟，计算两个关系各自对应的头尾实体分布之间的KL散度；

所述基于蒙特卡罗模拟，计算两个关系各自对应的头尾实体分布之间的KL散度的步骤，进一步包括：

基于下式计算两个头尾实体分布之间的KL散度：

其中D_KL(·||·)代表KL散度；代表关系r₁对应的头尾实体分布，代表关系r₂对应的头尾实体分布；h和t分别为关系对应三元关系组内的头实体和尾实体；θ^*为模型参数；是从中采样出来的头尾实体对集合；

所述θ^*满足如下条件：

其中是一个关系三元组的集合，ε为实体的集合，为关系的集合；θ为优化前的参数模型。

2.根据权利要求1所述的关系相似度度量方法，其特征在于，所述获取待比较的两个关系的步骤，之前还包括：

定义三元关系组的分布，定义三元关系组分布的计算方式。

3.根据权利要求2所述的关系相似度度量方法，其特征在于，所述定义三元关系组的分布，定义三元关系组分布的计算方式的步骤，之后还包括：

计算优化模型参数，基于所述优化模型参数对三元关系组的分布进行优化。

4.一种关系相似度度量系统，其特征在于，包括：

获取模块，用于获取待比较的两个关系；

获取模块，还用于获取所述两个关系各自对应的头尾实体分布；

计算模块，用于计算两个关系各自对应的头尾实体分布之间的KL散度，基于计算得到的KL散度确定两个关系间的相似度；

其中，所述计算模块，进一步用于：

基于蒙特卡罗模拟，计算两个关系各自对应的头尾实体分布之间的KL散度；

所述基于蒙特卡罗模拟，计算两个关系各自对应的头尾实体分布之间的KL散度的步骤，进一步包括：

基于下式计算两个头尾实体分布之间的KL散度：

其中D_KL(·||·)代表KL散度；代表关系r₁对应的头尾实体分布，代表关系r₂对应的头尾实体分布；h和t分别为关系对应三元关系组内的头实体和尾实体；θ^*为模型参数；是从中采样出来的头尾实体对集合；

所述θ^*满足如下条件：

其中是一个关系三元组的集合，ε为实体的集合，为关系的集合；θ为优化前的参数模型。

5.一种电子设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述程序时实现如权利要求1至3任一项所述关系相似度度量方法的步骤。

6.一种非暂态计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，该计算机程序被处理器执行时实现如权利要求1至3任一项所述关系相似度度量方法的步骤。