【技术实现步骤摘要】
知识图谱补全的方法、装置、设备、存储介质和程序产品
[0001]本申请涉及知识图谱
,特别涉及一种知识图谱补全的方法、装置、设备、存储介质和程序产品。
技术介绍
[0002]知识图谱是一种用网状结构表明信息之间联系的图谱。知识图谱被广泛应用于语义搜索、智能问答、辅助决策等场景。知识图谱由海量的三元组组成,三元组可以认为是组成知识图谱的信息单元。三元组由头实体、关系信息和尾实体组成,例如,在三元组(A先生,配偶,B女士)中,头实体为“A先生”,关系为“配偶”,尾实体为“B女士”,该三元组表示的意思为“A先生的配偶是B女士”。用户可以使用知识图谱查询所需的信息。但是,已有的知识图谱包含的信息可能无法满足用户的查询需求,因此,需要进行知识图谱补全。
[0003]知识图谱补全是基于给定的提问信息,通过已有的知识图谱中的信息推理得到相应的答案。例如,用户的提问信息是“A先生的岳父是谁”,已有的知识图谱中缺失(A先生,岳父,?)的三元组,但包含有(A先生,配偶,B女士)和(B女士,父亲,C先生)这两个三元组,则可以通过这两 ...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种知识图谱补全的方法,其特征在于,所述方法包括:获取查询信息,其中,所述查询信息包括第一实体和关系信息;基于知识图谱已有的三元组和关联信息选取模型,确定所述知识图谱中与所述查询信息相关联的目标子图;确定所述目标子图包含的目标三元组;基于所述查询信息、所述目标三元组和答案推理模型,确定所述查询信息对应的第二实体,使用所述第二实体对所述查询信息进行反馈,并将所述第一实体、所述关系信息和所述第二实体组成的三元组,添加到所述知识图谱中。2.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述关联信息选取模型包括初选子模型和精选子模型,所述基于所述知识图谱已有的三元组和关联信息选取模型,确定所述知识图谱中与所述查询信息相关联的目标子图,包括:基于所述知识图谱已有的三元组和初选子模型,确定所述知识图谱中与所述查询信息相关联的候选子图;基于所述候选子图、以及精选子模型,确定所述知识图谱中与所述查询信息相关联的目标子图。3.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述基于所述查询信息、所述目标三元组和答案推理模型,确定所述查询信息对应的第二实体,包括:基于所述查询信息、所述目标三元组和答案推理模型,确定所述目标三元组中各实体的置信度;在所述目标三元组中各实体中确定所述置信度最高的实体为所述查询信息对应的第二实体。4.根据权利要求3所述的方法,其特征在于,所述基于所述查询信息、所述目标三元组和答案推理模型,确定所述目标三元组中各实体的置信度,包括:基于所述查询信息、所述目标三元组,建立输入字符串,其中,在所述输入字符串中,每个目标三元组的各实体对应的子串的前部具有第一标识符、后部具有第二标识符;基于所述输入字符串和答案推理模型,确定所述目标三元组中各实体对应的第一标识符和第二标识符的置信度;基于所述各实体的第一标识符和第二标识符的置信度,确定所述目标三元组中各实体的置信度。5.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述具有attention结构的预训练语言模型网络为基于翻译器的双向编码表征BERT网络...
还没有人留言评论。发表了对其他浏览者有用的留言会获得科技券。