[发明专利]知识图谱处理方法、装置、服务器及存储介质

说明书

本申请提供了一种知识图谱处理方法、装置、服务器及存储介质，属于人工智能技术领域。该方法包括：基于知识图谱中的任一知识元组，获取知识元组对应的多个目标文本语料，知识元组包括知识图谱的多个实体中的任一实体对以及该实体对中实体之间的参考关系，目标文本语料包括实体对；基于多个目标文本语料进行关系抽取，将多个目标文本语料所表达的实体之间的关系属于参考关系的关系类别的概率，确定为关系参数；基于关系参数确定知识元组的置信度；将置信度满足目标处理条件的知识元组确定为待处理的知识元组。本申请基于包括知识元组中实体对的目标文本语料，确定知识元组的置信度，进而处理置信度满足条件的知识元组，能够提高知识图谱的准确性。

技术领域

本申请涉及人工智能技术领域，特别涉及一种知识图谱处理方法、装置、服务器及存储介质。

背景技术

知识图谱是一种揭示实体之间关系的语义网络，已广泛应用于医疗、搜索、智能问答、个性化推荐等场景。随着人工智能技术的发展，知识图谱的自动化创建水平不断提高，但面临着准确性的挑战。

当前，为提高知识图谱的准确性，在知识图谱创建完成之后，会基于知识图谱中已有的知识，进行知识推理，来发现知识图谱中的矛盾关系，对矛盾关系进行纠正。

上述技术方案，仅基于知识图谱中已有的知识，进行准确性的校验，在噪声较大，也即错误知识较多的情况下，并不能准确的校验出错误知识，进而也无法进行纠正，因此，经过上述技术方案的处理之后，知识图谱的准确性仍然较低。

发明内容

本申请实施例提供了一种知识图谱处理方法、装置、服务器及存储介质，能够提高知识图谱的准确性。所述技术方案如下。

一方面，提供了一种知识图谱处理方法，所述方法包括：基于知识图谱中的任一知识元组，获取所述知识元组对应的多个目标文本语料，所述知识图谱包括多个实体以及所述实体之间的参考关系，所述知识元组包括所述多个实体中的任一实体对以及所述实体对中实体之间的参考关系，所述目标文本语料包括所述实体对；基于所述多个目标文本语料，进行关系抽取，得到所述多个目标文本语料所表达的实体之间的关系分别属于多个关系类别的概率，所述多个关系类别包括所述参考关系的关系类别；将所述多个目标文本语料所表达的实体之间的关系属于所述参考关系的关系类别的概率，确定为所述多个目标文本语料对应的关系参数；基于所述关系参数，确定所述知识元组的置信度，所述置信度用于表示所述知识元组所包括的参考关系的可信程度；将所述置信度满足目标处理条件的知识元组确定为待处理的知识元组。

一方面，提供了一种知识图谱处理装置，所述装置包括：获取模块，用于基于知识图谱中的任一知识元组，获取所述知识元组对应的多个目标文本语料，所述知识图谱包括多个实体以及所述实体之间的参考关系，所述知识元组包括所述多个实体中的任一实体对以及所述实体对中实体之间的参考关系，所述目标文本语料包括所述实体对；关系抽取模块，用于基于所述多个目标文本语料，进行关系抽取，得到所述多个目标文本语料所表达的实体之间的关系分别属于多个关系类别的概率，所述多个关系类别包括所述参考关系的关系类别；第一确定模块，用于将所述多个目标文本语料所表达的实体之间的关系属于所述参考关系的关系类别的概率，确定为所述多个目标文本语料对应的关系参数；第二确定模块，用于基于所述关系参数，确定所述知识元组的置信度，所述置信度用于表示所述知识元组所包括的参考关系的可信程度；第三确定模块，用于将所述置信度满足目标处理条件的知识元组确定为待处理的知识元组。

在一种可选的实现方式中，所述获取模块，用于：将所述知识元组所包括的所述实体对作为关键字进行搜索，得到所述知识元组对应的多个初始文本语料；对所述多个初始文本语料进行实体抽取，得到每个初始文本语料中的实体；将满足第一目标条件的初始文本语料确定为所述目标文本语料，所述第一目标条件为抽取到的实体中存在分别与所述实体对中的两个实体相同的实体。