【技术实现步骤摘要】
知识库问答过程关系检测方法及装置
本公开涉及知识库问答
，尤其涉及一种知识库问答过程关系检测方法、装置及存储介质。
技术介绍
随着信息化技术的不断发展，社会各界都在经历着不同程度的变革。在这一趋势下，以知识库问答代表的技术在人们的生产生活中起着越来越重要的作用。知识库问答是指可以接受自然语言问题，并给出正确，简洁的答案。现有的知识库问答都是依托大规模开放域知识库进行问答。知识库的组织形式一般是三元组的形式，即“<头实体，关系，尾实体>”，其中关系一般是代表两个实体直接的语义联系，头实体一般是表示客观存在的主题，尾实体则既可以是实体也可以是属性，目前基于知识库的开放域智能问答的一般方法是：先对问句进行实体识别，得到问句的主体，接下来对问句进行关系检测，其目的是选择能够表示问句语义的关系，最后根据所得到的实体和关系到结构化知识库中进行查询，得到最终的三元组，则三元组的最后一维就是问句对应的答案。但是，现有的知识库规模巨大，标注难度也就较大，就导致训练集中的关系不足以覆盖全部知识库中的关系，导致知...
【技术保护点】
1.一种知识库问答过程关系检测方法，其特征在于，所述方法包括：/n获取问句表示和对应的待检测关系；/n根据所述待检测关系，得到所述待检测关系在知识库中的初始关系表示；/n将所述初始关系表示映射至知识库问答空间的已登录关系表示，得到映射后的关系表示；/n对所述待检测关系进行处理，得到所述待检测关系对应的词级别表示；/n对所述映射后的关系表示进行处理，得到所述映射后的关系表示的全局级别表示；/n对所述词级别表示和所述全局级别表示进行处理，得到最终关系表示；/n根据所述最终关系表示和所述问句表示的相似度，确定所述待检测关系的检测结果。/n
【技术特征摘要】
1.一种知识库问答过程关系检测方法，其特征在于，所述方法包括：
获取问句表示和对应的待检测关系；
根据所述待检测关系，得到所述待检测关系在知识库中的初始关系表示；
将所述初始关系表示映射至知识库问答空间的已登录关系表示，得到映射后的关系表示；
对所述待检测关系进行处理，得到所述待检测关系对应的词级别表示；
对所述映射后的关系表示进行处理，得到所述映射后的关系表示的全局级别表示；
对所述词级别表示和所述全局级别表示进行处理，得到最终关系表示；
根据所述最终关系表示和所述问句表示的相似度，确定所述待检测关系的检测结果。
2.如权利要求1所述的一种知识库问答过程关系检测方法，其特征在于，将所述关系表示映射知识库问答空间已登录关系表示，得到映射后的关系表示包括：
将所述初始关系表示输入第一神经网络，经所述第一神经网络处理后得到映射后的关系表示。
3.如权利要求2所述的一种知识库问答过程关系检测方法，其特征在于，所述第一神经网络的训练包括：
将所述初始关系表示输入所述第一神经网络得到映射后的关系表示；
根据所述映射后的关系表示和对应的已登录关系表示，确定所述第一神经网络的处理结果的损失；
向所述第一神经网络反向传播所述损失，以调整所述第一神经网络的网络参数。
4.如权利要求3所述的一种知识库问答过程关系检测方法，其特征在于，所述第一神经网络的训练还包括：
根据所述第一神经网络对应的第一映射函数，构建所述第二神经网络，所述第二神经网络的映射函数是所述第一映射函数的反函数；
将映射后的关系表示输入所述第二神经网络，经所述第二神经网络处理得到重构关系表示；
根据所述重构关系表示和所述初始关系表示，确定所述第一神经网络的处理结果的损失；
向所述第一神经网络传播所述损失，以调整所述第一神经网络的网络参数。
5.如权利要求1所述的一种知识库问答过程关系检测方法，其特征在于，对所述待检测关系进行处理，得到所述待检测关系对应的词级别表示包括：
将所述待检测关系输入第三神经网络，经所述第三神经网络处理后输出所述待检测关系对应的词级别表示。
6.如权利要求5所述的一种知识库问答过程关系检测方法，其特征在于，所述第三神经网络包括词嵌入层、编码层。
7.如权利要求1或6所述的一种知识库问答过程关系检测方法，其特征在于，对所述映射后的关系表示进行处理，得到所述映射后的关系表示的全局级别表示包括：
将所述映射后的关系表示输入第四神经网络，经所述第四神经网络...
【专利技术属性】
技术研发人员：黄书剑，武鹏，何亮，戴新宇，张建兵，陈家骏，
申请(专利权)人：南京大学，
类型：发明
国别省市：江苏;32
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