基于知识图谱的机器推理制造技术

本公开的实施例涉及基于知识图谱的机器推理。在一些实施例中，提供了一种计算机实现的方法。该方法包括响应于接收到自然语言语句，确定与所述自然语言语句匹配的预定义语句模板。基于所述预定义语句模板从所述自然语言语句提取多个项。利用所述多个项查询知识图谱来获得针对所述自然语言语句的推理，所述推理回答与所述语句有关的问题或者验证所述语句的语义正确性，所述知识图谱包括表示实体或概念的节点以及表示节点之间的逻辑关系的边。

【技术实现步骤摘要】
基于知识图谱的机器推理
技术介绍
随着网络的发展，人类可获得的知识越来越丰富，类型也十分庞杂。可以通过数据库的形式来管理这些知识，并相应地对这些知识进行处理，以促进人机交互。例如，人可以以自然语言的形式向机器询问某个逻辑是否成立，或者向机器进行提问以寻求对问题的解答等等。机器对人类自然语言的理解和处理是人工智能的基础和重要组成部分。尽管已经提出了若干基于自然语言的机器交互技术，但是目前仍机器对人类自然语言的逻辑推理能力仍然明显不足。
技术实现思路
根据一些实现，提供了一种电子设备。该设备包括：处理单元；以及存储器，耦合至处理单元并且存储有指令。指令在由处理单元执行时执行以下动作：响应于接收到自然语言语句，确定与自然语言语句匹配的预定义语句模板；基于预定义语句模板从自然语言语句提取多个项；利用多个项查询知识图谱来获得针对自然语言语句的推理，所述推理回答与所述语句有关的问题或者验证所述语句的语义正确性，知识图谱包括表示实体或概念的节点以及表示节点之间的逻辑关系的边。提供
技术实现思路
部分是为了简化的形式来介绍对概念的选择，它们在下文的具体实施方式中将被进一步描述。
技术实现思路
部分无意标识要求保护的主题的关键特征或主要特征，也无意限制要求保护的主题的范围。附图说明图1示出了其中可以实施本公开的一个或多个实现的示例计算系统/服务器的框图；图2示出了其中可以实施本公开的一个或多个实现的示例架构的框图；图3示出了根据本公开的一个或多个实现的示例知识图谱的一部分；图4示出了根据本公开的一个或多个实现的示例知识图谱的一部分；图5a和图5b示出了根据本公开的一个或多个实现的示例知识图谱的一部分；以及图6示出了根据本公开的一个或多个实现的逻辑推理方法的流程图。这些附图中，相同或相似参考符号用于表示相同或相似元素。具体实施方式现在将参照若干示例实现来论述本公开。应当理解，论述了这些实现仅是为了使得本领域普通技术人员能够更好地理解且因此实现本公开，而不是暗示对本主题的范围的任何限制。如本文中所使用的，术语“包括”及其变体要被解读为意味着“包括但不限于”的开放式术语。术语“或者”要被解读为“和/或”，除非上下文明确另外指示。术语“基于”要被解读为“至少部分地基于”。术语“一个实现”和“一种实现”要被解读为“至少一个实现”。术语“另一个实现”要被解读为“至少一个其他实现”。术语“第一”、“第二”等等可以指代不同的或相同的对象。下文还可能包括其他明确的和隐含的定义。除非另外地明确指出，术语的定义贯穿说明书是一致的。图1示出了其中可以实施本公开的一个或多个实现的示例计算系统/服务器100的框图。图1示出的计算系统/服务器100仅是示例，其不应当构成对本文所描述的实现的使用的功能和范围的限制。如图1所示，计算系统/服务器100是通用计算设备的形式。计算系统/服务器100的组件可以包括但不限于一个或多个处理器或处理单元100、存储器120、一个或多个输入设备130、一个或多个输出设备140、存储装置150、和一个或多个通信单元160。处理单元100可以是实际或虚拟处理器并且能够根据存储器120中存储的持续来执行各种处理。在多处理系统中，多处理单元执行计算机可执行指令，以增加处理能力。计算系统/服务器100通常包括多个计算机介质。这样的介质可以是计算系统/服务器100可访问的任何可以获得的介质，包括但不限于易失性和非易失性介质、可拆卸和不可拆卸介质。存储器120可以是易失性存储器(例如寄存器、高速缓存、随机访问存储器(RAM))、非易失性存储器(例如，只读存储器(ROM)、电可擦除可编程只读存储器(EEPROM)、闪存)或它们的某种组合。存储装置150可以是可拆卸或不可拆卸，并且可以包括机器可读介质，诸如闪存驱动、磁盘或者任何其他介质，其可以能够用于存储信息并且可以在计算系统/服务器100内被访问。计算系统/服务器100可以进一步包括另外的可拆卸/不可拆卸、易失性/非易失性计算机系统存储介质。尽管未在图1中示出，可以提供用于从可拆卸、非易失性磁盘进行读取或写入的磁盘驱动和用于从可拆卸、非易失性光盘进行读取或写入的光盘驱动。在这些情况中，每个驱动可以由一个或多个数据介质接口被连接至总线。存储器120可以包括至少一个程序产品，具有(例如至少一个)程序模块集合，这些程序模块被配置为执行本文所描述的各种实现的功能。(例如至少一个)程序模块122可以被存储在例如存储器120中。这样的程序模块122可以包括但不限于操作系统、一个或多个应用程序、其他程序模块和操作数据。这些示例中的每个示例或特定组合可以包括联网环境的实现。程序模块122可以用来执行本公开的实现的功能和/或方法。输入设备130可以是一个或多个各种输入设备。例如，输入单元130可以包括用户设备、诸如鼠标、键盘、追踪球等。通信单元160实现在通信介质上向另外的计算实体进行通信。附加地，计算系统/服务器100的组件的功能可以以单个计算集群或多个计算机器来实现，这些计算机器能够通过通信连接来通信。因此，计算系统/服务器100可以使用与一个或多个其他服务器、网络个人计算机(PC)或者另一个一般网络节点的逻辑连接来在联网环境中进行操作。例如但不限于，通信介质包括有线或无线联网技术。计算系统/服务器100还可以根据需要与一个或多个外部设备(未示出)进行通信，外部设备诸如存储设备、显示设备等等，与一个或多个使得用户与计算系统/服务器100交互的设备进行通信，或者与使得计算系统/服务器100与一个或多个其他计算设备通信的任何设备(例如，网卡、调制解调器等)进行通信。这样的通信可以经由输入/输出(I/O)接口(未示出)来执行。如图1所示，程序模块122可以从输入设备150接收由用户输入的自然语言语句，例如，问题“爱因斯坦为什么能思考？”。此外，程序模块122还可以从存储装置150接收与知识图谱有关的数据，并获得针对语句的推理结果。程序模块122然后经由输出设备160输出推理结果，例如“爱因斯坦是人；人有大脑；大脑能思考。”图2示出了根据本公开的一个或多个实现的示例架构200的示意图。在示例架构200中，知识图谱210以图数据库的形式存储在存储器中，例如图1所示的存储器120或存储装置150。知识图谱210也可以通过分布式存储环境来实现，以容纳更大容量的图数据库。用户可以通过输入设备130输入自然语言语句。在一些实现中，用户输入的自然语言语句可以是自然语言问题，例如，“为什么艾尔伯特·爱因斯坦可以思考？”图引擎220可以用来回答这一问题，获得针对这一问题的推理。自然语言语句也可以是其他类型的语句，例如，“比尔·盖茨成立了微软公司。”图引擎220可以用来判断该语句是否成立，即，获得针对该语句的推理。图引擎220响应于接收到自然语言语句，确定与自然语言语句匹配的预定义语句模板。图引擎220可以由图1所示的处理单元110实现，也可以由分布式计算环境来实现，以增加计算性能的要求。预定义语句模板可以具有多种类型，例如，“为什么A能B？”、“A如何B？”、“A是B吗？”等等。在一些实现中，可以通过自然语言语句与模板之间的相关度来确定自然语言语句与哪个模板相匹配。例如，自然语言问题“为什么艾尔伯特·爱因斯坦可以思考？”包含关键字本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种计算机实现的方法，包括：响应于接收到自然语言语句，确定与所述自然语言语句匹配的预定义语句模板；基于所述预定义语句模板从所述自然语言语句提取多个项；利用所述多个项查询知识图谱来获得针对所述自然语言语句的推理，所述推理回答与所述语句有关的问题或者验证所述语句的语义正确性，所述知识图谱包括表示实体或概念的节点以及表示节点之间的逻辑关系的边。

【技术特征摘要】
1.一种计算机实现的方法，包括：响应于接收到自然语言语句，确定与所述自然语言语句匹配的预定义语句模板；基于所述预定义语句模板从所述自然语言语句提取多个项；利用所述多个项查询知识图谱来获得针对所述自然语言语句的推理，所述推理回答与所述语句有关的问题或者验证所述语句的语义正确性，所述知识图谱包括表示实体或概念的节点以及表示节点之间的逻辑关系的边。2.根据权利要求1所述的方法，其中获得所述推理包括：确定所述知识图谱中与所述多个项分别相关的多个节点；从所述知识图谱中确定包含所述多个节点的路径，所述路径由所述知识图谱中的所述边的一部分边构成；以及基于路径包含的所述边所表示的所述逻辑关系来确定所述推理。3.根据权利要求2所述的方法，其中所述知识图谱包括逻辑规则层和数据层，所述数据层包括表示实体或概念的节点，并且所述逻辑规则层包括表示逻辑规则的子图，并且确定所述路径包括：在所述逻辑规则层确定与所述预定义语句模板相对应的第一子图；基于所述多个节点，在所述数据层中确定与所述第一子图匹配的第二子图；以及基于所述第二子图来确定所述路径。4.根据权利要求3所述的方法，其中所述路径中的至少一部分边指示所述边所表示的关系的概率，并且确定所述第二子图包括：确定与所述第一子图匹配的所述数据层的多个子图；基于所述概率，确定所述多个子图与所述第一子图的匹配度；以及将匹配度高于预定阈值的子图确定为所述第二子图。5.根据权利要求3所述的方法，其中确定所述第二子图包括：响应于确定所述数据图中的第一节点和第二节点之间包括中间节点，确定所述第一节点和所述中间节点之间的第一关系与所述中间节点和所述第二节点之间的第二关系是否具有传递性；以及响应于确定所述第一关系与所述第二关系具有传递性，将所述第一节点经由所述中间节点至所述第二节点的路径转换为所述第一节点至所述第二节点的路径。6.根据权利要求1所述的方法，其中所述知识图谱以图数据库的形式存储。7.根据权利要求1所述的方法，其中所述自然语言语句是自然语言问题。8.一种电子设备，包括：处理单元；以及存储器，耦合至所述处理单元并且存储有指令，所述指令在由所述处理单元执行时执行以下动作：响应于接收到自然语言语句，确定与所述自然语言语句匹配的预定义语句模板；基于所述预定义语句模板从所述自然语言语句提取多个项；利用所述多个项查询知识图谱来获得针对所述自然语言语句的推理，所述推理回答与所述语句有关的问题或者验证所述语句的语义正确性，所述知识图谱包括表示实体或概念的节点以及表示节点之间的逻辑关系的边。9.根据权利要求8所述的设备，其中获得所述推理包括：确定所述知识图谱中与所述多个项分别相关的多个节点；从所述知识图谱中确定包含所述多个节点的路径，所述路径由所述知识图谱中的所述边的一部分边构成；以及基于路径包含的所述边所表示的所述逻辑关系来确定所述推理。10.根据权利要求9所述的设备，其中所述知识图谱包括逻辑规则层和数据层，所述数据层包括表示实体或概念的节点，并且所述逻辑规则层包括表示逻辑规则的子图，并且确定所述路径包括：在所述逻辑规则层确定与所述预定义语句模板相对应的第一子图；基于所述多个节点，在所述数据层中确定与所...

【专利技术属性】
技术研发人员：李亚韬，夏欢欢，邵斌，刘铁岩，
申请(专利权)人：微软技术许可有限责任公司，
类型：发明
国别省市：美国,US