优化学习模型知识图谱的方法及其相关设备技术

本申请实施例属于金融科技及知识图谱优化技术领域，应用于金融知识图谱优化场景，涉及一种优化学习模型知识图谱的方法及其相关设备，包括构建实体空间连接矩阵；通过互信息相关度，更新调整实体空间连接矩阵；每次调整，获取不同的实体空间连接矩阵对应的评分值和损失值，筛选获取所有实体空间连接矩阵中评分值为最大值，且损失值为最小值时所对应的目标知识图谱，作为最优知识图谱，完成对学习模型知识图谱的优化。通过互信息相关度和自对抗负采样技术对实体空间连接矩阵不停的进行调整，最终筛选出最优金融知识图谱，该种调优方式仅需预先准备待调优的金融知识图谱和一定量的机器学习语料，无其他复杂要求，更具备普适性，便于进行推广。便于进行推广。便于进行推广。

【技术实现步骤摘要】
优化学习模型知识图谱的方法及其相关设备


[0001]本申请涉及金融科技及知识图谱优化
，应用于金融知识图谱优化场景，尤其涉及一种优化学习模型知识图谱的方法及其相关设备。

技术介绍

[0002]知识图谱，在图书情报界被称为知识域可视化或知识领域映射地图，是显示知识发展进程与结构关系的一系列各种不同的图形。它在检索领域被广泛地应用，例如，他可以应用于我们所熟知的搜索引擎谷歌搜索，聊天机器人，大数据风控等。但由于知识图谱中图的节点数量庞大，节点之间的关系复杂，给对知识图谱的检索带来了巨大的挑战。
[0003]随着知识图谱中图的节点数量庞大，特别是在金融行业，随着近几年金融行业的发展，金融相关影响因子数据呈爆发式增长，如何更好的优化不同数据节点间的关系，从而构建最优金融知识图谱，成了亟需解决的难题，目前，有研究者通过将实体关系向量映射至复杂空间以获取更多的数据特征。例如，Trouillon等人提出ComplEx模型，Sun等人提出RotatE模型，将实体表示延伸至复杂的语义空间，将关系视为实体到另外一个实体的旋转，但是，上述方式都缺乏有效本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种优化学习模型知识图谱的方法，其特征在于，包括下述步骤：步骤201，获取目标知识图谱和批量机器学习语料，其中，所述目标知识图谱中包含若干个实体数据在空间中的位置信息及所述实体数据间在空间中的连接信息；步骤202，根据所述目标知识图谱中所有实体数据在空间中的位置信息及所述实体数据间在空间中的连接信息，构建实体空间连接矩阵；步骤203，从所述目标知识图谱中随机选任一实体数据，采用互信息计算公式，计算所述实体数据和所述目标知识图谱中任一实体数据出现在同一机器学习语料中的概率，获取概率计算结果；步骤204，根据所述概率计算结果，更新调整所述实体空间连接矩阵；步骤205，根据更新的所述实体空间连接矩阵和预设的评分函数，获取所述更新的所述实体空间连接矩阵的评分值；步骤206，采用自对抗训练负采样技术获得负样本，并根据所述负样本计算所述更新的所述实体空间连接矩阵的损失函数，获得损失值；步骤207，循环执行步骤202至步骤206，获取不同的实体空间连接矩阵对应的评分值和损失值，直到所述实体空间连接矩阵中各个实体在空间中的位置信息不再发生变化，终止循环执行，获取所有实体空间连接矩阵中评分值为最大值，且损失值为最小值时所对应的目标知识图谱，作为最优知识图谱，完成对学习模型知识图谱的优化。2.根据权利要求1所述的优化学习模型知识图谱的方法，其特征在于，所述根据所述目标知识图谱中所有实体数据在空间中的位置信息及所述实体数据间在空间中的连接信息，构建实体空间连接矩阵的步骤，具体包括：任选一空间坐标点为空间原点；根据所述空间原点和所述目标知识图谱中所有实体数据在空间中的位置信息，构建与所有实体数据分别对应的空间阵点；通过所述实体数据间在空间中的连接信息，一一连接具备连接关系的空间阵点；获得空间阵点连接完成后对应的网状拓扑结构图，作为所述实体空间连接矩阵。3.根据权利要求1所述的优化学习模型知识图谱的方法，其特征在于，所述采用互信息计算公式，计算所述实体数据和所述目标知识图谱中任一实体数据出现在同一机器学习语料中的概率，获取概率计算结果的步骤，具体包括：采用互信息计算公式：计算所述实体数据和所述目标知识图谱中任一实体数据出现在同一机器学习语料中的概率，其中，所述X和Y均表示所述目标知识图谱中任一实体数据，P(x,y)是X和Y同时出现在同一机器学习语料中的概率，P(x)是实体数据X出现在任一目标机器学习语料中的概率，P(y)是实体数据Y出现在任一目标机器学习语料中的概率。4.根据权利要求1所述的优化学习模型知识图谱的方法，其特征在于，所述根据所述概率计算结果，更新调整所述实体空间连接矩阵的步骤，具体包括：判断所述概率计算结果是否大于预设的概率阈值；若所述概率计算结果大于预设的概率阈值，则当前选中的两个实体数据间具备空间连接关系；
若所述概率计算结果不大于预设的概率阈值，则当前选中的两个实体数据不具备空间连接关系；所述更新所述实体空间连接矩阵的步骤，具体包括：识别所述当前选择的两个实体数据在所述实体空间连接矩阵中是否已存在空间连接关系；若已存在，且所述概率计算结果大于预设的概率阈值，则保留所述当前选择的两个实体数据间的空间连接关系，不做任何处理；若已存在，且所述概率计算结果小于预设的概率阈值，则删除所述当前选择的两个实体数据间的空间连接关系；若不存在，且所述概率计算结果大于预设的概率阈值，则为所述当前选择的两个实体数据构建空间连接关系；若不存在，且所述概率计算结果小于预设的概率阈值，则不对所述当前选择的两个实体数据做任何处理。5.根据权利要求2所述的优化学习模型知识图谱的方法，其特征在于，所述预设的评分函数的值由角度表征值和互信息模长值两部分求和获得，所述根据更新的所述实体空间连接矩阵和预设的评分函数，获取所述更新的所述实体空间连接矩阵的评分值的步骤，具体包括：通过所述更新的所述实体空间连接矩阵，识别出所有具体空间连接关系的实体数据，并构建[头部实体
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连接
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尾部实体]格式的数据元组；计算所述头部实体对应空间阵点与所述空间原点的连线相较于空间水平面的角度信息，记为头部实体角度表示；计算所述尾部实体对应空间阵点与所述空间原点的连线相较于空间水平面的角度信息，记为尾部实体角度表示；计算所述头部实体对应空间阵点与所述尾部实体对应空间阵点间的连线相较于空间水平面的角度信息，记为连接关系角度表示；基于所述头部实体角度表示、尾部实体角度表示和连接关系角度表示和预设的角度表征值获取公式，获得所述角度表征值；计算所述头部实体对...

【专利技术属性】
技术研发人员：孔令格，
申请(专利权)人：中国平安财产保险股份有限公司，
类型：发明
国别省市：