信息查询方法、装置、电子设备及计算机可读存储介质制造方法及图纸

本申请实施例公开了一种信息查询方法、装置、电子设备及计算机可读存储介质，该方法包括：获取查询语句，并确定所述查询语句所针对的实体；将所述查询语句输入问句编码模型进行编码，得到问句编码结果；根据所述问句编码结果，从不同关系属性对应的预编码结果中确定所述查询语句所针对的所述实体的目标关系属性，所述预编码结果是根据关系编码模型对关系属性在不同维度的编码结果进行融合后得到；从知识图谱中查询所述实体的所述目标关系属性的属性内容。通过分析查询语句所针对实体的目标关系属性，便于根据所针对的实体以及实体的目标关系属性从知识图谱中快速的查询到相应的属性信息，提升信息查询效率。提升信息查询效率。提升信息查询效率。

【技术实现步骤摘要】
信息查询方法、装置、电子设备及计算机可读存储介质


[0001]本申请实施例涉及计算机
，具体涉及一种信息查询方法、装置、电子设备及计算机可读存储介质。

技术介绍

[0002]随着信息量的提升，用户查询自身所需的信息的难度越来越大，如何在众多信息中快速的检索到符合自身需求的信息，成为了研究的趋势。目前，为用户提供了信息搜索的窗口，用户在窗口中输入与待搜索内容相关的关键词，即可实现对相关信息的搜索。
[0003]但是，由于信息量的繁多，搜索窗口在接收到搜索关键词后，仍需要从众多信息中搜索与用户需求相关的信息，信息查询效率仍有待提升。

技术实现思路

[0004]本申请实施例提供一种信息查询方法、装置、电子设备及计算机可读存储介质，可以提升信息查询的效率。
[0005]第一方面，本申请实施例提供了一种信息查询方法，包括：
[0006]获取查询语句，并确定所述查询语句所针对的实体；
[0007]将所述查询语句输入问句编码模型进行编码，得到问句编码结果；
[0008]根据所述问句编码结果，从不同关系属性对应的预编码结果中确定所述查询语句所针对的所述实体的目标关系属性，所述预编码结果是根据关系编码模型对关系属性在不同维度的编码结果进行融合后得到，所述编码结果是对所述关系属性所在的知识图谱的图结构进行编码后得到，或者根据所述关系编码模型对所述关系属性的关系名称、所述关系名称对应的关系意图文本、所述关系属性对应的样本查询语句分别进行编码得到；
[0009]从所述知识图谱中查询所述实体的所述目标关系属性的属性内容；
[0010]所述问句编码模型和所述关系编码模型是根据样本问句编码结果和样本预编码结果的相似度进行联合训练得到。
[0011]第二方面，本申请实施例还提供了一种信息查询装置，包括：
[0012]获取模块，用于获取查询语句，并确定所述查询语句所针对的实体；
[0013]编码模块，用于将所述查询语句输入问句编码模型进行编码，得到问句编码结果；
[0014]分析模块，用于根据所述问句编码结果，从不同关系属性对应的预编码结果中确定所述查询语句所针对的所述实体的目标关系属性，所述预编码结果是根据关系编码模型对关系属性在不同维度的编码结果进行融合后得到，所述编码结果是对所述关系属性所在的知识图谱的图结构进行编码后得到，或者根据所述关系编码模型对所述关系属性的关系名称、所述关系名称对应的关系意图文本、所述关系属性对应的样本查询语句分别进行编码得到；
[0015]查询模块，用于从所述知识图谱中查询所述实体的所述目标关系属性的属性内容；
[0016]所述问句编码模型和所述关系编码模型是根据样本问句编码结果和样本预编码结果的相似度进行联合训练得到。
[0017]其中，在本申请的一些实施例中，该装置还包括训练模块，训练模块包括：
[0018]获取单元，用于获取原始问句编码模型和原始关系编码模型，以及获取标注有第一样本关系属性的第一样本查询语句和标注有第二样本关系属性的第二样本查询语句；
[0019]第一编码单元，用于根据所述原始问句编码模型对所述第一样本查询语句进行编码，得到第一样本编码结果；
[0020]第二编码单元，用于根据所述第二样本关系属性对应的第二样本查询语句，通过所述原始关系编码模型确定所述第二样本关系属性对应的第二样本编码结果；
[0021]计算单元，用于计算所述第一样本编码结果和所述第二样本编码结果的相似度，得到编码结果相似度；
[0022]训练单元，用于根据所述编码结果相似度、所述第一样本编码结果对应的第一样本关系属性和所述第二样本编码结果对应的第二样本关系属性对所述原始问句编码模型和所述原始关系编码模型进行联合训练，得到所述原始问句编码模型在训练后的问句编码模型以及所述原始关系编码模型在训练后的关系编码模型。
[0023]其中，在本申请的一些实施例中，第二编码单元包括：
[0024]第一编码子单元，用于根据所述原始关系编码模型，对所述第二样本关系属性的关系名称进行编码得到关系编码结果、对所述关系名称对应的关系意图文本进行编码得到意图编码结果、以及对所述第二样本关系属性对应的第二样本查询语句进行编码得到文本编码结果；
[0025]第二编码子单元，用于从知识图谱对应的低维编码结果集合中确定所述第二样本关系属性对应的低维编码结果；
[0026]融合子单元，用于针对所述第二样本关系属性，将所述第二样本关系属性的关系编码结果、意图编码结果、文本编码结果和低维编码结果进行融合，得到第二样本编码结果
[0027]其中，在本申请的一些实施例中，获取单元包括：
[0028]第一获取子单元，用于获取不同样本关系属性分别对应的至少两个样本查询语句，其中，每个样本关系属性对应的至少两个样本查询语句所期望查询的样本实体以及所述样本实体所对应的样本关系属性一致，且每个样本关系属性对应的至少两个样本查询语句的文本表述不同；
[0029]选取子单元，用于从任一所述样本关系属性的至少两个样本查询语句中随机选取一个样本查询语句作为第一样本查询语句，并将所述第一样本查询语句对应的样本关系属性作为第一样本关系属性；
[0030]第一确定子单元，用于针对每个样本关系属性，将所述样本关系属性中剩余的样本查询语句作为所述样本关系属性的第二样本查询语句，并将所述第二样本查询语句对应的样本关系属性作为第二样本关系属性。
[0031]其中，在本申请的一些实施例中，第一编码子单元具体用于：
[0032]针对所述第二样本关系属性，根据所述原始关系编码模型对所述第二样本关系属性对应的每个样本查询语句进行编码，得到所述每个样本查询语句对应的子样本编码结果；
[0033]针对第二样本关系属性，将所述第二样本关系属性对应的各个子样本编码结果进行融合，得到文本编码结果。
[0034]其中，在本申请的一些实施例中，第二编码子单元具体用于：
[0035]根据所述第二样本关系属性对应的文本字符信息从所述知识图谱对应的低维编码结果集合中确定所述第二样本关系属性的低维编码结果，其中，所述低维编码结果集合是根据所述知识图谱中各个实体与关系属性的映射结构进行预训练得到的，其中，每个实体与关系属性的映射结构在预训练后得到一个低维编码结果。
[0036]其中，在本申请的一些实施例中，融合子单元具体用于：
[0037]针对所述第二样本关系属性，通过所述原始关系编码模型中的激活函数确定所述第二样本关系属性的关系编码结果、意图编码结果、低维编码结果和文本编码结果分别对应的编码结果取值；
[0038]将各个所述编码结果取值进行归一化处理，得到所述关系编码结果、所述意图编码结果、所述低维编码结果和所述文本编码结果分别对应的权重参数；
[0039]根据所述权重参数对所述关系编码结果、所述意图编码结果、所述低维编码结果和所述文本编码结果进行融合，得到所本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种信息查询方法，其特征在于，包括：获取查询语句，并确定所述查询语句所针对的实体；将所述查询语句输入问句编码模型进行编码，得到问句编码结果；根据所述问句编码结果，从不同关系属性对应的预编码结果中确定所述查询语句所针对的所述实体的目标关系属性，所述预编码结果是根据关系编码模型对关系属性在不同维度的编码结果进行融合后得到，所述编码结果是对所述关系属性所在的知识图谱的图结构进行编码后得到，或者根据所述关系编码模型对所述关系属性的关系名称、所述关系名称对应的关系意图文本、所述关系属性对应的样本查询语句分别进行编码得到；从所述知识图谱中查询所述实体的所述目标关系属性的属性内容；所述问句编码模型和所述关系编码模型是根据样本问句编码结果和样本预编码结果的相似度进行联合训练得到。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述获取查询语句，并确定所述查询语句所针对的实体之前，所述方法还包括：获取原始问句编码模型和原始关系编码模型，以及获取标注有第一样本关系属性的第一样本查询语句和标注有第二样本关系属性的第二样本查询语句；根据所述原始问句编码模型对所述第一样本查询语句进行编码，得到第一样本编码结果；根据所述第二样本关系属性对应的第二样本查询语句，通过所述原始关系编码模型确定所述第二样本关系属性对应的第二样本编码结果；计算所述第一样本编码结果和所述第二样本编码结果的相似度，得到编码结果相似度；根据所述编码结果相似度、所述第一样本编码结果对应的第一样本关系属性和所述第二样本编码结果对应的第二样本关系属性对所述原始问句编码模型和所述原始关系编码模型进行联合训练，得到所述原始问句编码模型在训练后的问句编码模型以及所述原始关系编码模型在训练后的关系编码模型。3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述根据所述原始关系编码模型，以及所述第二样本关系属性对应的第二样本查询语句，确定所述第二样本关系属性对应的第二样本编码结果，包括：根据所述原始关系编码模型，对所述第二样本关系属性的关系名称进行编码得到关系编码结果、对所述关系名称对应的关系意图文本进行编码得到意图编码结果、以及对所述第二样本关系属性对应的第二样本查询语句进行编码得到文本编码结果；从知识图谱对应的低维编码结果集合中确定所述第二样本关系属性对应的低维编码结果；针对所述第二样本关系属性，将所述第二样本关系属性的关系编码结果、意图编码结果、文本编码结果和低维编码结果进行融合，得到第二样本编码结果。4.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述获取标注有第一样本关系属性的第一样本查询语句和标注有第二样本关系属性的第二样本查询语句，包括：获取不同样本关系属性分别对应的至少两个样本查询语句，其中，每个样本关系属性对应的至少两个样本查询语句所期望查询的样本实体以及所述样本实体所对应的样本关
系属性一致，且每个样本关系属性对应的至少两个样本查询语句的文本表述不同；从任一所述样本关系属性的至少两个样本查询语句中随机选取一个样本查询语句作为第一样本查询语句，并将所述第一样本查询语句对应的样本关系属性作为第一样本关系属性；针对每个样本关系属性，将所述样本关系属性中剩余的样本查询语句作为所述样本关系属性的第二样本查询语句，并将所述第二样本查询语句对应的样本关系属性作为第二样本关系属性。5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述对所述第二样本关系属性对应的第二样本查询语句进行编码得到文本编码结果，包括：针对所述第二样本关系属性，根据所述原始关系编码模型对所述第二样本关系属性对应的每个样本查询语句进行编码，得到所述每个样本查询语句对应的子样本编码结果；针对所述第二样本关系属性，将所述第二样本关系属性对应...

【专利技术属性】
技术研发人员：杨韬，
申请(专利权)人：腾讯科技深圳有限公司，
类型：发明
国别省市：