知识图谱补全方法、装置、电子设备及存储介质制造方法及图纸

本申请提出一种知识图谱补全方法、装置、电子设备及存储介质，方法包括：对待预测三元组中的头实体和尾实体进行信息交互融合，得到头实体对应的代理头实体和尾实体对应的代理尾实体；通过计算按照待预测三元组中的头尾实体关系对代理头实体进行平移变换得到的实体与代理尾实体之间的差异，确定待预测三元组成立的概率；若待预测三元组成立的概率达到预设阈值，则利用待预测三元组对知识图谱进行补全。采用本申请的技术方案，可以实现三元组中头实体和尾实体的信息交互融合，利用实体信息交互后的代理头实体和代理尾实体判断三元组是否成立，能够提高事实三元组的判定准确性和知识图谱补全的准确度。知识图谱补全的准确度。知识图谱补全的准确度。

【技术实现步骤摘要】
知识图谱补全方法、装置、电子设备及存储介质


[0001]本申请涉及自然语言处理
，尤其涉及一种知识图谱补全方法、装置、电子设备及存储介质。

技术介绍

[0002]在知识图谱中，一条事实通常表示为三元组(triple)形式，即“(头实体，关系，尾实体)”形式。通常情况下，知识图谱补全是利用知识图谱嵌入模型，通过对三元组中真实头实体和实体关系的变换，得到变换后的尾实体，知识图谱嵌入模型根据变换后的尾实体与真实尾实体之间的距离，确定该三元组是否成立，以便利用成立的三元组进行知识图谱补全。
[0003]但是，现有的知识图谱嵌入模型中的缺乏头尾实体交互，导致事实三元组的判定准确性较低，影响知识图谱补全的准确度。

技术实现思路

[0004]基于上述现有技术的缺陷和不足，本申请提出一种知识图谱补全方法、装置、电子设备及存储介质，能够在知识图谱嵌入中，实现头尾实体之间的信息交互，提高事实三元组的判定准确性和知识图谱补全的准确度。
[0005]本申请第一方面提供了一种知识图谱补全方法，包括：
[0006]对待预测三元组中的头实体和尾实体进行信息交互融合，得到所述头实体对应的代理头实体和所述尾实体对应的代理尾实体，
[0007]通过计算按照所述待预测三元组中的头尾实体关系对所述代理头实体进行平移变换得到的实体与所述代理尾实体之间的差异，确定所述待预测三元组成立的概率，
[0008]若所述待预测三元组成立的概率达到预设阈值，则利用所述待预测三元组对知识图谱进行补全。
[0009]可选的，对所述待预测三元组中的头实体和尾实体进行信息交互融合，得到所述头实体对应的代理头实体和所述尾实体对应的代理尾实体，包括：
[0010]根据待预测三元组中的头实体和尾实体，分别生成所述头实体的辅助向量和所述尾实体的辅助向量，
[0011]将所述头实体与所述尾实体的辅助向量进行交互融合，得到所述头实体对应的代理头实体，以及，将所述尾实体与所述头实体的辅助向量进行交互融合，得到所述尾实体对应的代理尾实体；
[0012]其中，所述头实体的辅助向量包含所述头实体的信息，所述尾实体的辅助向量包含所述尾实体的信息。
[0013]可选的，将所述头实体与所述尾实体的辅助向量进行交互融合，得到所述头实体对应的代理头实体，以及，将所述尾实体与所述头实体的辅助向量进行交互融合，得到所述尾实体对应的代理尾实体，包括：
[0014]根据所述尾实体的辅助向量对所述头实体进行投影变换，得到所述头实体对应的代理头实体，以及，根据所述头实体的辅助向量对所述尾实体进行投影变换，得到所述尾实体对应的代理尾实体。
[0015]可选的，通过计算按照所述待预测三元组中的头尾实体关系对所述代理头实体进行平移变换得到的实体与所述代理尾实体之间的差异，确定所述待预测三元组成立的概率，包括：
[0016]根据所述待预测三元组中的头尾实体关系，对所述代理头实体进行平移变换，得到实体平移向量；
[0017]计算所述实体平移向量与所述代理尾实体之间的距离；
[0018]根据所述实体平移向量与所述代理尾实体之间的距离，计算确定所述待预测三元组成立的概率。
[0019]可选的，所述待预测三元组通过如下处理得到：
[0020]对所述知识图谱中的实体和各实体之间的实体关系进行三元组随机组合，将组合得到的、所述知识图谱中不存在的三元组作为待预测三元组。
[0021]可选的，对待预测三元组中的头实体和尾实体进行信息交互融合，得到所述头实体对应的代理头实体和所述尾实体对应的代理尾实体，以及，通过计算按照所述待预测三元组中的头尾实体关系对所述代理头实体进行平移变换得到的实体与所述代理尾实体之间的差异，确定所述待预测三元组成立的概率，包括：
[0022]将待预测三元组输入到预先训练的知识图谱嵌入模型，使所述知识图谱嵌入模型对所述待预测三元组中的头实体和尾实体进行信息交互融合，得到所述头实体对应的代理头实体和所述尾实体对应的代理尾实体，以及，通过计算按照所述待预测三元组中的头尾实体关系对所述代理头实体进行平移变换得到的实体与所述代理尾实体之间的差异，确定所述待预测三元组成立的概率。
[0023]可选的，所述知识图谱嵌入模型的训练过程包括：
[0024]将样本数据集中的样本三元组输入到神经网络模型中，以使所述神经网络模型执行如下处理：针对样本三元组中的样本头实体、样本头尾实体关系和样本尾实体，以及样本头实体的辅助向量和样本尾实体的辅助向量，进行向量参数随机初始化，将所述样本头实体与所述样本尾实体的辅助向量进行交互融合，得到所述样本头实体对应的样本代理头实体，以及，将所述样本尾实体与所述样本头实体的辅助向量进行交互融合，得到所述样本尾实体对应的样本代理尾实体；计算按照所述样本头尾实体关系对所述样本代理头实体进行平移变换得到的实体与所述样本代理尾实体之间的样本距离，
[0025]利用所述样本距离和所述神经网络模型中的损失函数，以最小化所述样本距离和所述损失函数为目标，对所述神经网络模型进行参数优化，得到知识图谱嵌入模型，
[0026]其中，在对所述神经网络模型进行参数优化时，所述样本头实体与所述样本头实体的辅助向量之间的向量参数更新步长一致且向量参数不共享，所述样本尾实体与所述样本尾实体的辅助向量之间的向量参数更新步长一致且向量参数不共享。
[0027]可选的，将所述样本头实体与所述样本尾实体的辅助向量进行交互融合，得到所述样本头实体对应的样本代理头实体，以及，将所述样本尾实体与所述样本头实体的辅助向量进行交互融合，得到所述样本尾实体对应的样本代理尾实体，包括：
[0028]根据所述样本尾实体的辅助向量对所述样本头实体进行投影变换，得到所述样本头实体对应的样本代理头实体，以及，根据所述样本头实体的辅助向量对所述样本尾实体进行投影变换，得到所述样本尾实体对应的样本代理尾实体。
[0029]可选的，所述样本数据集通过如下处理得到：
[0030]根据所述知识图谱中的实体和各实体之间的实体关系，构建至少一组样本三元组，并由构建得到的样本三元组组成样本数据集。
[0031]本申请第二方面提供了一种知识图谱补全装置，包括：
[0032]实体交互融合模块，用于对待预测三元组中的头实体和尾实体进行信息交互融合，得到所述头实体对应的代理头实体和所述尾实体对应的代理尾实体，
[0033]三元组预测模块，用于通过计算按照所述待预测三元组中的头尾实体关系对所述代理头实体进行平移变换得到的实体与所述代理尾实体之间的差异，确定所述待预测三元组成立的概率；
[0034]知识图谱补全模块，用于若所述待预测三元组成立的概率达到预设阈值，则利用所述待预测三元组对知识图谱进行补全。
[0035]本申请第三方面提供了一种电子设备，包括：存储器和处理器；
[0036]其中，所述存储器与所述处理器连接，用于存储程序，
[003本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种知识图谱补全方法，其特征在于，包括：对待预测三元组中的头实体和尾实体进行信息交互融合，得到所述头实体对应的代理头实体和所述尾实体对应的代理尾实体；通过计算按照所述待预测三元组中的头尾实体关系对所述代理头实体进行平移变换得到的实体与所述代理尾实体之间的差异，确定所述待预测三元组成立的概率；若所述待预测三元组成立的概率达到预设阈值，则利用所述待预测三元组对知识图谱进行补全。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，对所述待预测三元组中的头实体和尾实体进行信息交互融合，得到所述头实体对应的代理头实体和所述尾实体对应的代理尾实体，包括：根据待预测三元组中的头实体和尾实体，分别生成所述头实体的辅助向量和所述尾实体的辅助向量；将所述头实体与所述尾实体的辅助向量进行交互融合，得到所述头实体对应的代理头实体，以及，将所述尾实体与所述头实体的辅助向量进行交互融合，得到所述尾实体对应的代理尾实体；其中，所述头实体的辅助向量包含所述头实体的信息，所述尾实体的辅助向量包含所述尾实体的信息。3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，将所述头实体与所述尾实体的辅助向量进行交互融合，得到所述头实体对应的代理头实体，以及，将所述尾实体与所述头实体的辅助向量进行交互融合，得到所述尾实体对应的代理尾实体，包括：根据所述尾实体的辅助向量对所述头实体进行投影变换，得到所述头实体对应的代理头实体，以及，根据所述头实体的辅助向量对所述尾实体进行投影变换，得到所述尾实体对应的代理尾实体。4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，通过计算按照所述待预测三元组中的头尾实体关系对所述代理头实体进行平移变换得到的实体与所述代理尾实体之间的差异，确定所述待预测三元组成立的概率，包括：根据所述待预测三元组中的头尾实体关系，对所述代理头实体进行平移变换，得到实体平移向量；计算所述实体平移向量与所述代理尾实体之间的距离；根据所述实体平移向量与所述代理尾实体之间的距离，计算确定所述待预测三元组成立的概率。5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述待预测三元组通过如下处理得到：对所述知识图谱中的实体和各实体之间的实体关系进行三元组随机组合，将组合得到的、所述知识图谱中不存在的三元组作为待预测三元组。6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，对待预测三元组中的头实体和尾实体进行信息交互融合，得到所述头实体对应的代理头实体和所述尾实体对应的代理尾实体，以及，通过计算按照所述待预测三元组中的头尾实体关系对所述代理头实体进行平移变换得到的实体与所述代理尾实体之间的差异，确定所述待预测三元组成立的概率，包括：将待预测三元组输入到预先训练的知识图谱嵌入模型，使所述知识图谱嵌入模型对所
述待预测三元组中的头实体和尾实体进行信息交互融合，得到所述头实体对应的代理头实体和所述尾实体对应的代理尾实体，以及，通过计算按照所述待预测三元组中的头尾实体关系对所述代理头实体进行平移变换得到的...

【专利技术属性】
技术研发人员：王梓玥，王宝鑫，孟庆晔，伍大勇，陈志刚，王士进，
申请(专利权)人：科大讯飞股份有限公司科大讯飞北京有限公司，
类型：发明
国别省市：