[发明专利]常识知识评分和排序方法及装置

权利要求书

1.一种常识知识评分方法，其特征在于，包括：

获取待评分常识三元组对象和与所述待评分常识三元组对象对应的义原树组；

将所述待评分常识三元组对象和所述义原树组输入至评分模型，获得所述评分模型输出的投票结果；

其中，所述评分模型是基于样本组以及对应的投票标签进行训练后得到的，所述样本组包括常识三元组样本以及与所述常识三元组样本对应的义原树组样本，所述投票标签是根据所述样本组预先确定的，并与所述样本组一一对应。

2.根据权利要求1所述的常识知识评分方法，其特征在于，所述待评分常识三元组对象包括头实体、关系类型和尾实体；

获取与所述待评分常识三元组对象对应的义原树组包括：

获取与所述头实体对应的头义原树、与所述尾实体对应的尾义原树以及与所述头义原树和所述尾义原树之间的义原路径。

3.根据权利要求1所述的常识知识评分方法，其特征在于，所述评分模型包括：第一解析模块、第二解析模块、第三解析模块和投票模块；

所述将所述待评分常识三元组对象和所述义原树组输入至评分模型，获得所述评分模型输出的投票结果，包括：

将所述待评分常识三元组对象输入至所述第一解析模块，获得所述第一解析模块输出的第一向量；

将所述义原树组输入至所述第二解析模块，获得所述第二解析模块输出的第二向量；

将所述待评分常识三元组对象和所述义原树组输入至所述第三解析模块，获得所述第三解析模块输出的第三向量；

将所述第一向量、所述第二向量和所述第三向量输入至所述投票模块，获得所述投票模块输出的所述投票结果。

4.根据权利要求3所述的常识知识评分方法，其特征在于，所述投票模块包括第一概率单元、第二概率单元、第三概率单元和投票单元；

所述将所述第一向量、所述第二向量和所述第三向量输入至所述投票模块，获得所述投票模块输出的投票结果，包括：

将所述第一向量输入至所述第一概率单元，获得第一概率单元输出的、用于表示所述待评分常识三元组对象正确概率的第一概率；

将所述第二向量输入至所述第二概率单元，获得第二概率单元输出的、用于表示所述义原数组正确概率的第二概率；

将所述第三向量输入至所述第三概率单元，获得第三概率单元输出的、用于表示所述待评分常识三元组对象和所述义原数组的组合正确概率的第三概率；

将所述第一概率、所述第二概率和所述第三概率输入至所述投票单元，获得所述投票单元基于预设投票公式输出的所述投票结果。

5.根据权利要求1-4任一项所述的常识知识评分方法，其特征在于，所述常识三元组样本包括常识三元组正样本和基于所述常识三元组正样本获得的所述常识三元组负样本；

所述样本组包括正样本组和负样本组；

所述正样本组包括所述常识三元组正样本、与所述常识三元组正样本对应的义原树组正样本以及根据所述常识三元组正样本预先确定的正投票标签；

所述负样本组包括所述常识三元组负样本、与所述常识三元组负样本对应的义原树组负样本以及根据所述常识三元组负样本预先确定的负投票标签；

对所述评分模型按照如下方法进行训练：

基于所述正样本组、所述负样本组和损失函数对所述评分模型进行训练。

6.一种常识知识排序方法，其特征在于，包括：基于如权利要求1-5中任一项所述常识知识评分方法，对多个待评分常识三元组对象进行评分，获得每个所述待评分常识三元组对象对应的投票结果；

基于所述投票结果对所述多个待评分常识三元组对象进行排序。