[发明专利]基于分配问题求解实体对齐问题的方法

说明书

本申请实施例涉及基于分配问题求解实体对齐问题的方法。根据本申请的一些实施例，一种求解实体对齐问题的方法，其包括：将待求解的实体对齐问题转化为分配问题；基于所述分配问题构建相应的二次无约束二值优化QUBO问题；以及对所述QUBO问题进行求解。本申请实施例提供的基于分配问题求解实体对齐问题的方法可有效解决传统技术中遇到的问题。

技术领域

本申请实施例大体上涉及量子技术领域，更具体地，涉及基于分配问题求解实体对齐问题的方法。

背景技术

实体对齐问题是人工智能、自然语言处理、知识图谱等领域的研究热点，被应用在多种应用场景，如机器翻译、知识图谱融合等，然而使用传统的算法解决该类问题需要消耗大量的计算资源。

因此，本申请提出一种求解实体对齐问题的方法。

发明内容

本申请实施例的目的之一在于提供一种求解实体对齐问题的方法，与传统的方法相比，其有效利用了分配问题的求解方法，从而提高了实体对齐问题的求解效率。

本申请实施例提供了一种求解实体对齐问题的方法，包括：

将待求解的实体对齐问题转化为分配问题；

基于分配问题构建相应的二次无约束二值优化QUBO问题；以及

对QUBO问题进行求解。

上述的方法中，求解实体对齐问题的目的是找到知识图谱中指代同一实体的节点。

上述的方法中，将待求解的实体对齐问题转化为分配问题包括构建相应的邻接矩阵A_s、A_t以及将实体的信息转化为向量后的矩阵H_s、H_t。

上述的方法中，还包括求最小化弗罗贝尼乌斯Frobenius内积问题。

上述的方法中，内积问题表示为：

P为轮换矩阵，P_N是所有N维分配策略矩阵的集合。

上述的方法中，分配问题表示为：

,_F为Frobenius内积。

上述的方法中，分配问题表示为：

c_ij为矩阵中的对应元素，x_ij为矩阵P中对应元素。

上述的方法中，还包括将分配问题转化为n²维向量的优化问题。

上述的方法中，还包括：加入罚函数参数项。

上述的方法中，罚函数参数项为：

上述的方法中，通过量子启发式算法与遗传算法相结合求解分配问题。

与现有技术相比，本申请实施例提供的求解实体对齐问题的方法，利用量子计算对经典计算方式作为替换或补充，可有效提高求解速度与准确度。

附图说明

在下文中将简要地说明为了描述本申请实施例或现有技术所必要的附图以便于描述本申请的实施例。显而易见地，下文描述中的附图仅只是本申请中的部分实施例。对本领域技术人员而言，在不需要创造性劳动的前提下，依然可以根据这些附图中所例示的结构来获得其他实施例的附图。

图1为根据本申请一些实施例的实体对齐问题示意图。

图2为根据本申请一些实施例的分配问题的示意图。

具体实施方式