基于时序知识图谱的问答方法、实体表示方法及相关装置制造方法及图纸

本申请公开了一种基于时序知识图谱的问答方法、实体表示方法及相关装置，该方法包括：获取目标问题；利用时序知识图谱中各知识实体的语义表示，查找到与目标问题中的目标实体相关的知识实体，作为关联实体；基于时序知识图谱中包含关联实体的至少一条知识，得到目标问题的答案，其中，知识实体的语义表示是基于知识的知识表示是对知识的图谱表示和文本表示融合得到，知识包含知识实体和时间。上述方式，通过文本表示与图谱表示融合以得到的实体的语义表示，语义表示融合了文本表示和图谱表示，能够更为全面的表示实体，从而更为准确地理解目标问题中的目标实体，进而提高时序知识图谱问答结果的准确性。图谱问答结果的准确性。图谱问答结果的准确性。

【技术实现步骤摘要】
基于时序知识图谱的问答方法、实体表示方法及相关装置


[0001]本申请涉及知识图谱
，特别是涉及一种基于时序知识图谱的问答方法、实体表示方法及相关装置。

技术介绍

[0002]知识图谱的核心是大规模的语义网络，而语义网络是一种基于有向图结构的知识表示形式，其中结点代表实体、概念，边表示各种语义关系。由于知识的有效时间并不相同，为了更好地刻画实体和关系，提供更精准的知识信息，时序知识图谱（Temporal Knowledge Graph, TKG），将知识表示为形如（头实体，关系，尾实体，有效时间）的四元组。
[0003]时序知识图谱的问答任务流程包括，给定一个时序知识图谱和问题，基于问题从时序知识图谱中查找答案。本申请的申请人在长期的研发过程中，发现现有技术在问答时对目标问题中的实体无法准确理解，由于实体理解的偏差从而导致答案查找不精准。

技术实现思路

[0004]本申请主要解决的技术问题是提供一种基于时序知识图谱的问答方法、实体表示方法及相关装置，能够提高时序知识图谱问答的准确性。
[0005]为解决上述技术问题，本申请采用的一个技术方案是：提供一种基于时序知识图谱的问答方法，该方法包括：获取目标问题；利用时序知识图谱中各知识实体的语义表示，查找到与目标问题中的目标实体相关的知识实体，作为关联实体；基于时序知识图谱中包含关联实体的至少一条知识，得到目标问题的答案，其中，知识实体的语义表示是利用包含知识实体的至少一条知识的知识表示得到，知识的知识表示是对知识的图谱表示和文本表示融合得到，知识包含知识实体和时间。
[0006]其中，在利用时序知识图谱中各知识实体的语义表示，查找到与目标问题中的目标实体相关的知识实体，作为关联实体之前，该方法还包括：获取时序知识图谱中各条知识的文本表示和图谱表示；将各条知识的图谱表示和文本表示融合，得到各条知识的知识表示；对于时序知识图谱中的各知识实体，基于包含知识实体的若干条知识的知识表示，得到知识实体的语义表示。
[0007]其中，获取时序知识图谱中各条知识的文本表示，包括：利用第一语言模型分别对时序知识图谱中的各条知识进行编码，得到各条知识的文本表示。
[0008]其中，获取时序知识图谱中各条知识的图谱表示，包括：利用时序知识图谱表示学习方法对时序知识图谱进行表示，得到时序知识图谱中各条知识的图谱表示。
[0009]其中，基于包含知识实体的若干条知识的知识表示，得到知识实体的语义表示，包括：将包含知识实体的所有知识的知识表示进行平均，得到知识实体的语义表示。
[0010]其中，知识的图谱表示包括知识包含的各元素的第一元素表示，知识的文本表示包括知识包含的各元素的第二元素表示，知识实体为知识的其中一个元素，将各条知识的图谱表示和文本表示融合，得到各条知识的知识表示，包括：对于各条知识，分别将知识包
含的各元素的第一元素表示与第二元素表示进行融合，以得到知识的融合表示；基于知识的融合表示，得到知识的知识表示。
[0011]其中，知识包含的元素包括时间，在基于知识的融合表示，得到知识的知识表示之前，该方法还包括：将知识的融合表示与知识的时间的余弦编码进行融合，得到新的融合表示，新的融合表示用于得到知识的知识表示。
[0012]其中，知识的融合表示包括知识包含的各元素的表示和代表整个知识的知识标记的表示，基于知识的融合表示，得到知识的知识表示，包括：将知识的融合表示中关于知识标记的表示作为知识的知识表示。
[0013]其中，在利用时序知识图谱中各知识实体的语义表示，查找到与目标问题中的目标实体相关的知识实体之前，该方法还包括：利用第二语言模型对目标问题进行处理，以得到目标问题中的若干问题元素信息，若干问题元素信息包括问题头实体信息、问题关系信息和问题尾实体信息；利用时序知识图谱中各知识实体的语义表示，查找到与目标问题中的目标实体相关的知识实体，作为关联实体，包括：将问题头实体信息和问题尾实体信息中的至少一者作为目标实体，对于各目标实体，从时序知识图谱中查找出语义表示与目标实体匹配的知识实体，作为目标实体的关联实体；基于时序知识图谱中包含关联实体的至少一条知识，得到目标问题的答案，包括：从时序知识图谱中获取包含目标实体的关联实体的至少一条知识，作为目标实体的目标知识，并利用各目标实体的目标知识和问题关系信息，得到目标问题的答案。
[0014]其中，在从时序知识图谱中获取包含目标实体的关联实体的至少一条知识，作为目标实体的目标知识之前，该方法还包括：基于若干问题元素信息，确定目标问题涉及的关系为多跳关系的概率；从时序知识图谱中获取包含目标实体的关联实体的至少一条知识，作为目标实体的目标知识，包括：基于概率以及时序知识图谱中的各关系的关系图谱表示，从包含目标实体的关联实体的知识中选择至少一条作为目标实体的目标知识。
[0015]其中，时序知识图谱中的知识包含的元素包括时间，在利用时序知识图谱中各知识实体的语义表示，查找到与目标问题中的目标实体相关的知识实体之前，该方法还包括：利用第二语言模型对目标问题进行处理，以得到目标问题中的时间相关信息；基于时间相关信息，确定目标问题中的问题时间信息；利用各目标实体的目标知识和问题关系信息，得到目标问题的答案，包括：利用各目标实体的目标知识、问题关系信息和问题时间信息，得到目标问题的答案。
[0016]其中，时间相关信息包括与时间有关的时间相关实体；基于时间相关信息，确定目标问题中的问题时间信息，包括：对时间相关信息进行分类，得到推理时间逻辑；在时序知识图谱中查找语义表示与时间相关实体匹配的知识实体，作为时间参考实体；基于包含时间参考实体的知识中的时间和推理时间逻辑，确定问题时间信息。
[0017]其中，基于包含时间参考实体的知识中的时间和推理时间逻辑，确定问题时间信息，包括：获取时序知识图谱中的各时间的时间表示，其中，时间的时间表示包括时间的时间图谱表示和时间的余弦表示中的至少一者；基于包含时间参考实体的知识中的时间、推理时间逻辑和各时间的时间表示，确定问题时间信息。
[0018]为解决上述技术问题，本申请采用的另一个技术方案是：提供一种时序知识图谱的实体表示方法，该方法包括：获取时序知识图谱中各条知识的文本表示和图谱表示；将各
条知识的图谱表示和文本表示融合，得到各条知识的知识表示，知识包含知识实体和时间；对于时序知识图谱中的各知识实体，基于包含知识实体的若干条知识的知识表示，得到知识实体的语义表示。
[0019]为解决上述技术问题，本申请采用的另一个技术方案是：提供一种基于时序知识图谱的问答装置，包括：获取模块、查找模块和回答模块，获取模块用于获取目标问题；查找模块用于利用时序知识图谱中各知识实体的语义表示，查找到与目标问题中的目标实体相关的知识实体，作为关联实体；其中，知识实体的语义表示是利用包含知识实体的至少一条知识的知识表示得到，知识的知识表示是对知识的图谱表示和文本表示融合得到，知识包含知识实体和时间；回答模块用本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于时序知识图谱的问答方法，其特征在于，所述方法包括：获取目标问题；利用所述时序知识图谱中各知识实体的语义表示，查找到与所述目标问题中的目标实体相关的所述知识实体，作为关联实体；其中，所述知识实体的语义表示是利用包含所述知识实体的至少一条知识的知识表示得到，所述知识的知识表示是对所述知识的图谱表示和文本表示融合得到，所述知识包含所述知识实体和时间；基于所述时序知识图谱中包含所述关联实体的至少一条知识，得到所述目标问题的答案。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在所述利用所述时序知识图谱中各知识实体的语义表示，查找到与所述目标问题中的目标实体相关的所述知识实体，作为关联实体之前，所述方法还包括：获取所述时序知识图谱中各条知识的文本表示和图谱表示；将各条所述知识的图谱表示和所述文本表示融合，得到各条所述知识的知识表示；对于所述时序知识图谱中的各知识实体，基于包含所述知识实体的若干条所述知识的所述知识表示，得到所述知识实体的语义表示。3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述将各条所述知识的图谱表示和所述文本表示融合，得到各条所述知识的知识表示包括：将各条所述知识的所述图谱表示和所述文本表示融合，得到所述知识的融合表示；将所述知识的融合表示与所述知识的时间的余弦编码进行融合，得到新的融合表示；基于所述新的融合表示得到所述知识的知识表示；和/或，所述新的融合表示包括所述知识包含的各元素的表示和代表整个所述知识的知识标记的表示，所述基于所述新的融合表示得到所述知识的知识表示，包括：将所述新的融合表示中关于所述知识标记的表示作为所述知识的知识表示。4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在所述利用所述时序知识图谱中各知识实体的语义表示，查找到与所述目标问题中的目标实体相关的所述知识实体之前，所述方法还包括：利用预设语言模型对所述目标问题进行处理，以得到所述目标问题中的若干问题元素信息，所述若干问题元素信息包括问题头实体信息、问题关系信息和问题尾实体信息；以及，利用所述预设语言模型对所述目标问题进行处理，以得到所述目标问题中的时间相关信息，基于所述时间相关信息，确定所述目标问题中的问题时间信息；所述利用所述时序知识图谱中各知识实体的语义表示，查找到与所述目标问题中的目标实体相关的所述知识实体，作为关联实体，包括：将所述问题头实体信息和问题尾实体信息中的至少一者作为所述目标实体，对于各所述目标实体，从所述时序知识图谱中查找出所述语义表示与所述目标实体匹配的知识实体，作为所述目标实体的关联实体；所述基于所述时序知识图谱中包含所述关联实体的至少一条知识，得到所述目标问题的答案，包括：从所述时序知识图谱中获取包含所述目标实体的关联实体的至少一条知识，作为所述
目标实体的目标知识，并利用各所述目标实体的目标...

【专利技术属性】
技术研发人员：张汀依，李直旭，支洪平，刘加新，吴瑞萦，
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：