【技术实现步骤摘要】
知识抽取、问答及推荐方法和相关装置、设备、介质
[0001]本申请涉及知识图谱
，特别是涉及一种知识抽取、问答及推荐方法和相关装置、设备、介质。
技术介绍
[0002]知识图谱(knowledge Graph，简称KG)将现实世界中的事实(即知识)以有向图的结构化形式来表示，包含着语义信息。随着人工智能发展，知识图谱作为人工智能实现的技术基石，广泛用于问答、推荐系统等领域。大部分研究将知识图谱视为静态，以三元组(head头实体,relation关系,tail尾实体)的形式来表示知识，而忽略其中的时间信息，然而许多知识只在特定的时间上有效。例如，工作岗位的聘用有效期，突发事件的发生时间等等，将时间信息加以融入便构成了时序知识图谱(Temporal Knowledge Graph，简称TKG)。时序知识图谱中的知识以四元组的形式来表示，即(head头实体,relation关系,tail尾实体,time时间戳)，时序知识图谱增加了时间维度time，与静态知识图谱结构不同的是，实体之间的边(即关系)上带有时间注释。
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【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种知识抽取方法，其特征在于，包括：获取时序知识图谱；其中，所述时序知识图谱包含若干三元组，且各所述三元组中的关系标注有所述关系的有效时间；基于所述若干三元组分别标注的有效时间进行聚类，得到若干种时间性质的三元组集合；其中，所述若干种时间性质包括闭区间性质、开区间性质和瞬时性质中的至少一种；对于各种所述时间性质的三元组集合，获取所述三元组的特征表示分别在所述三元组的各个有效超平面上的投影表示；其中，所述三元组的有效超平面基于所述三元组标注的有效时间在所述三元组集合的若干时间超平面选择得到；基于所述三元组分别在各种所述时间性质的三元组集合所提取得到的投影表示，融合得到所述三元组的知识表示。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述若干时间超平面基于所述三元组集合中各所述三元组标注的有效时间划分得到，各所述时间超平面分别对应的时间域互不重合，且所述三元组的有效超平面对应的时间域与所述三元组标注的有效时间存在重合部分。3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述若干时间超平面分别被选择作为所述有效超平面的次数之间的差异低于预设值。4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述获取所述三元组的特征表示分别在所述三元组的各个有效超平面上的投影表示，包括：基于所述有效超平面的法向表示，获取所述特征表示在所述有效超平面法向方向上的法向投影；基于所述特征表示和所述法向投影，得到所述投影表示。5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于所述若干三元组分别标注的有效时间进行聚类，得到若干种时间性质的三元组集合，包括：基于所述三元组所标注的有效时间，确定所述三元组所属的时间性质；基于所述三元组所属的时间性质，聚类得到所述若干种时间性质的三元组集合。6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述特征表示是预先经若干轮训练得到的，且在每轮训练过程中，执行在各所述有效超平面上进行特征投影的步骤，并基于所述投影表示的置信分值调整所述特征表示。7.根据权利要求6所述的方法，其特征在于，所述特征投影基于所述时间超平面的法向表示得到，所述特征表示的训练步骤包括：将按时间排序的时间超平面，分别作为当前超平面，并将所述当前超平面的前一所述时间超平面作为参考超平面；基于所述参考超平面的法向表示，得到所述参考超平面在时间维度演化下一时间域的预测表示；基于所述参考超平面对应的预测表示与所述当前超平面的法向表示之间的表示差异，得到第一损失，并基于所述投影表示的置信分值，得到第二损失；基于所述第一损失和所述第二损失，调整所述特征表示。8.根据权利要求7所述的方法，其特征在于，所述基于所述参考超平面对应的预测表示与所述当前超平面的法向表示之间的表示差异，得到第一损失，包括：
对于各所述三元组集合，分别获取所述三元组集合的相邻所述时间超平面之间的表示差异，并基于各个所述表示差异，得到子损失；基于各所述三元组集合分别对...
【专利技术属性】
技术研发人员：袁琳，李直旭，陈志刚，支洪平，何莹，
申请(专利权)人：科大讯飞苏州科技有限公司，
类型：发明
国别省市：
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