[发明专利]面向不完备知识图谱的关系链接方法在审
申请号: | 202011318513.9 | 申请日: | 2020-11-23 |
公开(公告)号: | CN112417170A | 公开(公告)日: | 2021-02-26 |
发明(设计)人: | 胡伟;赵耀;丁基伟 | 申请(专利权)人: | 南京大学 |
主分类号: | G06F16/36 | 分类号: | G06F16/36;G06F16/332;G06F40/295;G06F40/35;G06K9/62 |
代理公司: | 苏州威世朋知识产权代理事务所(普通合伙) 32235 | 代理人: | 秦蕾 |
地址: | 210093 江*** | 国省代码: | 江苏;32 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 面向 完备 知识 图谱 关系 链接 方法 | ||
1.一种面向不完备知识图谱的关系链接方法,其特征在于,包括以下步骤:
(1.1)对于输入的一个自然语言问句,提取所述自然语言问句中的关键词,进行命名实体识别与消歧、类型识别与消歧,生成实体与类型链接列表;
(1.2)基于所述步骤(1.1)得到的实体与类型链接列表,进行依存分析,获得所述自然语言问句所对应的语义依存树,然后根据规则将所述语义依存树转化为有向图,并在所述有向图中进行语义化搜索,得到过滤实体类型对集合;
(1.3)基于所述步骤(1.2)得到的实体类型对集合,在知识图谱中枚举所有以过滤出的实体和类型为头节点,且长度小于阈值的关系路径,得到候选关系路径列表;
(1.4)基于所述步骤(1.3)得到的候选关系路径列表,分别利用预训练的语言模型和知识图谱表示学习模型,将所述自然语言问句和候选关系路径转化为向量表示,并进行相似度比较,选取相似度最高的候选关系路径作为最终的关系链接结果。
2.根据权利要求1所述的面向不完备知识图谱的关系链接方法,其特征在于,所述步骤(1.2)包括以下步骤:
(2.1)基于所述步骤(1.1)得到的实体与类型链接列表,进行依存分析,得到所述自然语言问句对应的语义依存树;
(2.2)基于所述步骤(2.1)得到的语义依存树,根据依存关系的名称将依存树建图为有向图,所述有向图中边的方向与权值由依存关系决定;
(2.3)基于所述步骤(2.2)得到的有向图,进行语义化搜索,判断任意实体类型对之间是否存在直接依存关系,若某实体类型对之间存在直接依存关系,则将该实体类型对加入候选集合;遍历完毕所有实体类型对之后,将候选集合作为过滤实体类型对集合。
3.根据权利要求1所述的面向不完备知识图谱的关系链接方法,其特征在于,所述步骤(1.4)包括以下步骤:
(3.1)基于所述步骤(1.1)的输入的自然语言问句,利用预训练的语言模型将所述自然语言问句转化为问句向量;
(3.2)基于所述步骤(1.3)得到的候选关系路径列表,利用预训练的知识图谱表示学习模型,将所述候选关系路径上的关系及实体转化为向量,并通过向量运算得到关系路径向量;
(3.3)基于所述步骤(3.1)得到的问句向量和所述步骤(3.2)得到的关系路径向量,进行相似度评分,得到相似度列表;
(3.4)对所述步骤(3.3)得到的相似度列表进行排序,选择相似度评分最高的路径作为最终的关系链接结果。
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