[发明专利]知识图谱关系挖掘方法、装置、计算机设备及存储介质

说明书

本发明涉及大数据技术领域，公开了一种知识图谱关系挖掘方法、装置、计算机设备及存储介质，包括：从知识图谱中获得至少具有一个实体及各所述实体之间关联关系的待识别子图；通过预置成熟神经网络根据所述待识别子图中的实体及各所述实体之间的关联关系，挖掘各所述实体之间的潜在关系以及与所述潜在关系对应的潜在实体。本发明还涉及区块链技术，信息可存储于区块链节点中。本发明仅通过对待识别子图中各实体的内容、关联关系的内容以及实体与实体之间的结构，即可对潜在关联关系进行挖掘，而无需扩充推理规则，避免了知识图谱中出现了推理规则未涉及过的关联关系，导致关系推理模型无法基于该关联关系对知识图谱的潜在关系进行挖掘的问题出现。

技术领域

本发明涉及大数据的数据分析技术领域，尤其涉及一种知识图谱关系挖掘方法、装置、计算机设备及存储介质。

背景技术

通常的，在本体构建后，知识图谱的雏形便已经搭建好了，但知识图谱之间大多数关系都是残缺的，这个时候，就可以使用知识推理技术，去完成进一步的知识发现。

目前通常采用关系推理模型根据其中的推理规则，对知识图谱中各实体之间的关联关系进行挖掘，但发明人意识到，一旦知识图谱中出现了推理规则未涉及过的关联关系，将会导致关系推理模型无法基于该关联关系对知识图谱的潜在关系进行挖掘。

发明内容

本发明的目的是提供一种知识图谱关系挖掘方法、装置、计算机设备及存储介质，用于解决现有技术存在的知识图谱中出现了推理规则未涉及过的关联关系，将会导致关系推理模型无法基于该关联关系对知识图谱的潜在关系进行挖掘的问题。

为实现上述目的，本发明提供一种知识图谱关系挖掘方法，包括：从知识图谱中获得至少具有一个实体及各所述实体之间关联关系的待识别子图；

通过预置的成熟神经网络，根据所述待识别子图中的实体及各所述实体之间的关联关系，挖掘各所述实体之间的潜在关系以及与所述潜在关系对应的潜在实体。

上述方案中，所述从知识图谱中获得至少具有一个实体及各所述实体之间关联关系的待识别子图的步骤，包括：

控制知识图谱展示任一本体，其中，所述本体中至少具有一个实体及各所述实体之间的关联关系；

调用截图工具对所述本体中的所述实体及各所述实体之间的关联关系进行拍摄得到所述待识别子图。

上述方案中，所述通过预置的成熟神经网络，根据所述待识别子图中的实体及各所述实体之间的关联关系，挖掘各所述实体之间的潜在关系以及与所述潜在关系对应的潜在实体的步骤，包括：

调用预置的成熟神经网络识别所述待识别子图中的所述实体得到实体特征，及识别所述待识别子图中各所述实体之间的关联关系得到关系特征；

通过所述成熟神经网络计算所述实体特征和所述关系特征，得到以向量形式反映所述待识别子图中关系路径的路径向量，所述关系路径反映了各所述实体在待识别子图中通过关联关系所形成的全程路由；

通过所述成熟神经网络识别所述关系路径的意图，并根据所述意图挖掘所述待识别子图中不具有关联关系的实体之间的潜在关系，以及所述潜在关系对应的潜在实体。

上述方案中，所述成熟神经网络通过以下步骤训练获得：

获得初始神经网络及训练样本，其中，所述训练样本包括用于录入输入层的输入样本，及用于作为输出层的输出样本；

执行训练进程，以将所述输入样本录入所述初始神经网络得到训练结果；

调用迭代进程根据所述训练结果对所述初始神经网络进行迭代，直至所述输出样本和训练结果之间的差异小于预设的损失阈值时，得到成熟神经网络。

上述方案中，所述迭代进程包括：