[发明专利]一种基于词语知识图谱的内容推荐方法及装置

权利要求书

1.一种基于词语知识图谱的内容推荐方法，其特征在于，所述方法包括：

获取基准短语，所述基准短语中包括：第一基准词，第一动词，类比词，以及第一类比结果词，所述第一类比结果词为对所述第一基准词进行类比后得到的词语；

根据组成所述基准短语的各词语在知识图谱中的所对应嵌入向量之间的关系，确定所述基准短语的正则表达式，所述正则表达式为表示所述基准短语中各词语所对应嵌入向量关系的等式；

获取第二基准词，第二动词，以及类比词，并根据所述第二基准词，第二动词，以及类比词所对应嵌入向量在所述正则表达式中的关系，得到第二类比结果词，其中，所述第二基准词为用户输入的查询词语，所述第二类比结果词为对所述第二基准词进行类比后得到的词语；

将所述第二类比结果词作为推荐词进行推荐；

其中，所述知识图谱通过如下步骤构建：

获取多个待处理词语及各待处理词语在不同词性维度下的释义；

针对所述多个待处理词语中的每个待处理词语，根据该待处理词语在不同词性维度下的释义构造该待处理词语的嵌入向量，所述嵌入向量的分量表示待处理词语在不同词性维度下的释义；

基于所构造的所述多个待处理词语的嵌入向量及各嵌入向量的分量，构建所述多个待处理词语的知识图谱。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述获取多个待处理词语及各待处理词语在不同词性维度下的释义的步骤，包括：

获取多个待处理词语及各待处理词语在预设词典中的不同词性维度下的释义，所述词性至少包括：名词词性，动词词性，形容词词性，以及介词词性。

3.根据权利要求1或2所述的方法，其特征在于，所述针对所述多个待处理词语中的每个待处理词语，根据该待处理词语在不同词性维度下的释义构造该待处理词语的嵌入向量的步骤，包括：

将所述多个待处理词语中的各待处理词语输入预先训练的神经网络，得到各待处理词语对应的嵌入向量。

4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于所构造的所述多个待处理词语的嵌入向量及各嵌入向量的分量，构建所述多个待处理词语的知识图谱的步骤，包括：

根据所述嵌入向量的分量个数，确定待构建的词语知识图谱的总维度；

将所述多个待处理词语的嵌入向量映射到具有相同所述总维度的向量空间中，得到所述多个待处理词语的知识图谱。

5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述第二基准词，第二动词，以及类比词所对应嵌入向量在所述正则表达式中的关系，得到第二类比结果词的步骤，包括：

将所述第二基准词，第二动词，以及类比词所对应嵌入向量输入所述正则表达式，得到新的嵌入向量；

将所述新的嵌入向量在所述知识图谱中对应的词语确定为所述第二类比结果词。

6.一种基于词语知识图谱的内容推荐装置，其特征在于，所述装置包括：

第二获取模块，用于获取基准短语，所述基准短语中包括：第一基准词，第一动词，类比词，以及第一类比结果词，所述第一类比结果词为对所述第一基准词进行类比后得到的词语；

确定模块，用于根据组成所述基准短语的各词语在知识图谱中的所对应嵌入向量之间的关系，确定所述基准短语的正则表达式，所述正则表达式为表示所述基准短语中各词语所对应嵌入向量关系的等式；

第三获取模块，用于获取第二基准词，第二动词，以及类比词，并根据所述第二基准词，第二动词，以及类比词所对应嵌入向量在所述正则表达式中的关系，得到第二类比结果词，其中，所述第二基准词为用户输入的查询词语，所述第二类比结果词为对所述第二基准词进行类比后得到的词语；

推荐模块，用于将所述第二类比结果词作为推荐词进行推荐；

其中，所述装置还包括：

第一获取模块，用于获取多个待处理词语及各待处理词语在不同词性维度下的释义；

构造模块，用于针对所述多个待处理词语中的每个待处理词语，根据该待处理词语在不同词性维度下的释义构造该待处理词语的嵌入向量，所述嵌入向量的分量表示待处理词语在不同词性维度下的释义；

构建模块，用于基于所构造的所述多个待处理词语的嵌入向量及各嵌入向量的分量，构建所述多个待处理词语的知识图谱。