[发明专利]一种信息查询方法及系统及装置及介质有效

专利信息
申请号: 202110952984.3 申请日: 2021-08-19
公开(公告)号: CN113626574B 公开(公告)日: 2023-08-29
发明(设计)人: 请求不公布姓名 申请(专利权)人: 成都数联云算科技有限公司
主分类号: G06F16/332 分类号: G06F16/332;G06F16/33;G06F16/338;G06N3/049;G06N3/08;G06N3/0464
代理公司: 成都云纵知识产权代理事务所(普通合伙) 51316 代理人: 熊曦;陈婉鹃
地址: 610041 四川省成都市中国(四川)自*** 国省代码: 四川;51
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摘要:
搜索关键词: 一种 信息 查询 方法 系统 装置 介质
【权利要求书】:

1.一种信息查询方法,其特征在于,所述方法包括:

对编码后的查询输入信息进行实体识别,获得第一实体集合;

基于所述第一实体集合中实体信息的类型,获得第一本体集合后生成本体子图;

对所述本体子图中的节点进行分类,获得节点分类标签,节点类型包括:主题节点和约束节点,以及用于信息查询路径上各节点连接的连接节点;

基于所述约束节点和所述信息查询路径上的其他节点,生成所述本体子图中约束节点的类型和约束条件;

基于所述分类标签,获得查询图;

获得知识库中与所述第一实体集合对应的第二实体集合;

基于所述第二实体集合中的实体信息,获得所述信息查询路径的主题节点和连接节点;

基于所述信息查询路径的主题节点、所述信息查询路径的连接节点、所述约束节点的类型、所述约束条件和所述查询图,生成所述信息查询路径;

在所述知识库中执行所述信息查询路径,获得与所述查询输入信息对应的结果;

所述节点类型包括:主题节点、答案节点、中间节点、连接节点、约束节点和无关节点;

所述主题节点为所述信息查询路径的起始节点;

所述答案节点为所述查询输入信息对应的结果在所述本体子图上所对应的节点;

所述中间节点为所述主题节点到所述答案节点路径上的中间节点;

所述约束节点为对所述主题节点到所述答案节点路径上节点进行约束的节点;

所述无关节点为与所述查询输入信息对应结果查找无关的节点;

将所述本体子图中约束节点与所述信息查询路径上的节点进行组合,获得节点组合,将所述节点组合转为文本表示,获得节点组合文本,将所述节点组合文本与所述查询输入信息进行拼接,获得拼接结果;将所述拼接结果编码,获得第二编码信息;基于所述第二编码信息获得所述本体子图中约束节点的类型,从所述第二编码信息中抽取所述约束条件;

所述约束节点的类型包括:排序类型、计数类型、比较类型和均值类型。

2.根据权利要求1所述的信息查询方法,其特征在于,以所述第一本体集合中的本体类型为起始节点,在本体网络中遍历当前起始节点的N跳邻居节点,生成与所述查询输入信息对应的所述本体子图,N为推理的步数。

3.根据权利要求1所述的信息查询方法,其特征在于,将所述第一实体集合中的实体通过实体链接对齐到知识库中对应的实体,获得所述第二实体集合。

4.根据权利要求1所述的信息查询方法,其特征在于,利用BERT模型对所述查询输入信息进行编码,获得第一编码信息,利用命名实体识别模型NER识别所述第一编码信息中的实体。

5.根据权利要求1所述的信息查询方法,其特征在于,对于所述本体子图中的每个节点利用图神经网络得到节点的向量表示,将所述向量表示投影到节点的类别空间,利用分类函数对节点进行分类。

6.根据权利要求5所述的信息查询方法,其特征在于,利用图神经网络得到节点的向量表示,具体包括:

生成当前节点的邻居节点聚合信息;

基于所述邻居节点聚合信息,利用循环神经网络GRU更新得到当前节点的向量表示。

7.根据权利要求1所述的信息查询方法,其特征在于,所述查询输入信息中的单词来源于词汇库,所述查询输入信息为nq表示所述查询输入信息中单词的个数,v表示所述词汇库的大小,W表示所述词汇库空间大小,所述第一实体集合其中,表示所述查询输入信息中的第ie个实体,包含所述查询输入信息中的me个单词,ne代表所述查询输入信息中实体的个数,第一本体集合其中,代表所述第一实体集合的第io个本体类型,no代表所述第一实体集合的本体类型总数,所述第一本体集合中的本体类型对应所述查询输入信息中一个或者多个实体的本体类型标签,mo代表本体类型在所述查询输入信息中对应的实体个数。

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