[发明专利]基于Markov逻辑网的知识图谱关系类型推测方法及其装置有效

专利信息
申请号: 201710035828.4 申请日: 2017-01-18
公开(公告)号: CN106886572B 公开(公告)日: 2020-06-19
发明(设计)人: 邱庆云;尹美娟;林海煌;高秀志;南煜;刘怡;刘才军;申浩 申请(专利权)人: 中国人民解放军信息工程大学
主分类号: G06F16/953 分类号: G06F16/953;G06F16/36;G06N5/04
代理公司: 郑州大通专利商标代理有限公司 41111 代理人: 周艳巧
地址: 450000 河*** 国省代码: 河南;41
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摘要: 发明涉及一种基于Markov逻辑网的知识图谱关系类型推测方法及其装置,该装置包含:推理规则获取模块,用于根据数据集知识图谱已知节点间的路径特征生成推理规则;可信度权重学习模块,用于通过Markov逻辑网对推理规则进行可信度权重学习并获取带权重的推理规则;概率推理模块,用于根据带权重的推理规则对待推测节点间存在的关系类型进行概率推理,获取待推测节点间的关系类型概率;关系类型确定模块,用于根据概率推理模块获取的关系类型概率,选取较大概率值的关系类型,作为待推测节点间的关系类型。本发明实现知识图谱中推理规则的自动学习与节点间关系类型的概率推理,有效保证节点间可能存在的关系类型推测的准确率。
搜索关键词: 基于 markov 逻辑 知识 图谱 关系 类型 推测 方法 及其 装置
【主权项】:
一种基于Markov逻辑网的知识图谱关系类型推测方法,其特征在于,包含如下内容:步骤1、针对已知数据集的知识图谱,确定已知节点间的路径特征及待推测节点;步骤2、根据已知节点间的路径特征生成推理规则;步骤3、通过Markov逻辑网对推理规则进行可信度权重学习,得到带权重的推理规则;步骤4、通过带权重的推理规则,对待推测节点间的关系类型进行概率推理;步骤5、根据概率推理结果确定待推测节点间的关系类型。
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