[发明专利]知识图谱上的树状规则提取方法及装置

权利要求书

1.一种知识图谱上的树状规则提取方法，其特征在于，包括：

从知识图谱上提取链式规则；

对所述链式规则进行前向推理，得到对目标规则体变量的预测结果；

基于所述预测结果进行反向推理，得到所述目标规则体变量表示；

基于所述目标规则体变量表示将候选原子补充到目标规则体变量处，得到树状规则。

2.根据权利要求1所述的知识图谱上的树状规则提取方法，其特征在于，对所述链式规则进行前向推理，得到对目标规则体变量的预测结果，包括：

对所述链式规则进行前向推理，得到所述链式规则的规则头和规则体；

利用规则头对目标规则体变量进行预测，得到预测结果中的第一预测向量，并利用规则体对目标规则体变量进行预测，得到预测结果中的第二预测向量。

3.根据权利要求2所述的知识图谱上的树状规则提取方法，其特征在于，基于所述预测结果进行反向推理，得到所述目标规则体变量表示，包括：

将所述第一预测向量与所述第二预测向量逐元素相乘，得到正例实体表示和负例实体表示；

基于所述正例实体表示和所述负例实体表示进行反向推理，得到目标规则体变量表示。

4.根据权利要求3所述的知识图谱上的树状规则提取方法，其特征在于，基于所述目标规则体变量表示将候选原子补充到目标规则体变量处，包括：

利用多种预设的候选原子表示分别与目标规则体变量表示做内积，筛选出目标规则体变量对应的最优的候选原子；

将最优的候选原子补充到目标规则体变量处。

5.根据权利要求4所述的知识图谱上的树状规则提取方法，其特征在于，利用多种预设的候选原子表示分别与目标规则体变量表示做内积，筛选出目标规则体变量对应的最优的候选原子，包括：

分别确定每一候选原子表示与目标规则体变量表示做内积的内积值；

以最大内积值对应的候选原子作为目标规则体变量对应的最优的候选原子。

6.根据权利要求1至5中的任一项所述的知识图谱上的树状规则提取方法，其特征在于，对所述链式规则进行前向推理，包括：

使用基于矩阵的知识图谱表示对所述链式规则进行前向推理。

7.一种知识图谱上的树状规则提取装置，其特征在于，包括：

第一提取模块，用于从知识图谱上提取链式规则；

第一推理模块，用于对所述链式规则进行前向推理，得到对目标规则体变量的预测结果；

第二推理模块，用于基于所述预测结果进行反向推理，得到所述目标规则体变量表示；

第二提取模块，用于基于所述目标规则体变量表示将候选原子补充到目标规则体变量处，得到树状规则。

8.一种电子设备，包括存储器、处理器及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述程序时实现如权利要求1至6任一项所述知识图谱上的树状规则提取方法。

9.一种非暂态计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时实现如权利要求1至6任一项所述知识图谱上的树状规则提取方法。

10.一种计算机程序产品，包括计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时实现如权利要求1至6任一项所述知识图谱上的树状规则提取方法。