[发明专利]信息获取方法、装置、设备及存储介质

权利要求书

1.一种信息获取方法，其特征在于，所述方法包括：

获取查询信息中的查询关键词；

对所述查询关键词进行编码处理，得到所述查询关键词对应的表示向量；

基于所述查询关键词对应的表示向量，从表示向量集合中选择出目标表示向量；其中，所述表示向量集合包括目标领域的知识图谱中各个实体节点对应的关键词的表示向量，所述目标表示向量是指所述表示向量集合中与所述查询关键词对应的表示向量的相似度满足第一条件的表示向量；

基于所述目标表示向量对应的目标实体节点，从所述目标领域的知识图谱中获取所述查询信息对应的知识信息。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述对所述查询关键词进行编码处理，得到所述查询关键词对应的表示向量，包括：

调用关键词编码模型，所述关键词编码模型是以所述目标领域的文本语料训练得到的模型；

通过所述关键词编码模型对所述查询关键词进行编码处理，得到所述查询关键词对应的表示向量。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述关键词编码模型的训练方法如下：

获取所述目标领域的语料样本；

对所述语料样本进行关键词掩藏处理，得到掩藏后的语料样本以及掩藏的关键词；

通过所述关键词编码模型对所述掩藏后的语料样本进行编码处理，得到输出表示向量；

基于所述输出表示向量，获取预测关键词；

基于所述预测关键词和所述掩藏的关键词，得到所述关键词编码模型的训练损失；

基于所述训练损失对所述关键词编码模型进行训练。

4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：

通过关键词编码模型对所述目标领域的知识图谱中各个实体节点对应的关键词进行编码处理，得到所述表示向量集合。

5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于所述查询关键词对应的表示向量，从表示向量集合中选择出目标表示向量，包括：

对所述表示向量集合中的表示向量进行聚类处理，得到多个聚类向量组合以及所述多个聚类向量组合各自对应的聚类中心向量；

基于所述查询关键词对应的表示向量和所述多个聚类向量组合各自对应的聚类中心向量之间的距离，确定目标聚类中心向量；其中，所述目标聚类中心向量是指所述多个聚类向量组合各自对应的聚类中心向量中，与所述查询关键词对应的表示向量的距离满足第二条件的聚类中心向量；

将所述目聚类中心向量对应的聚类向量组合中，与所述查询关键词对应的表示向量的相似度满足所述第一条件的表示向量，确定为所述目标表示向量。

6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于所述目标表示向量对应的目标实体节点，从所述目标领域的知识图谱中获取所述查询信息对应的知识信息，包括：

获取各个所述目标实体节点对应的中心点标签信息，所述中心点标签信息包括所述目标领域的知识图谱中直接或间接连接到所述目标实体节点的关联实体节点，以及所述关联实体节点到所述目标实体节点的最小距离；

对各个所述目标实体节点进行划分处理，得到至少一个候选实体节点集合，所述候选实体集合包括各个所述目标表示向量对应的至少一个所述目标实体节点；

基于所述候选实体节点集合中各个所述目标实体节点对应的中心点标签信息，确定所述候选实体节点集合对应的目标节点树，所述目标节点树是指所述候选实体节点集合中各个所述目标实体节点所组成的节点树中路径权重最小的节点树；

将所述至少一个候选实体节点集合各自对应的目标节点树中路径权重最小的节点树作为最终节点树；

基于所述最终节点树从所述目标领域的知识图谱中获取所述查询信息对应的知识信息。