【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及时序知识图谱查询，具体是一种面向不完整时序知识图谱的复杂逻辑查询方法。
技术介绍
1、在当今快速发展的信息时代，数据的时间特性成为决策分析中不可忽视的要素之一。时序知识图谱在传统知识图谱的基础上加入了时间维度，通过记录事实发生的时间点或时间区间，进而来描述实体和关系随时间的变化情况。时序知识图谱作为一种具有结构信息的文本数据，可以为智能问答系统、推荐系统等提供支持，具有广泛的应用场景。
2、带有时间信息约束的复杂逻辑查询是一种针对时序知识图谱的知识查询任务，近年来引起广泛关注。区别于一阶时序知识图谱补全任务和链接预测任务，时序知识图谱查询任务需要考虑到如何处理时序知识图谱中缺失的信息，并理解查询问题中蕴含的逻辑信息从而进行推理，由此得到最终的查询结果。
技术实现思路
1、为了解决上述问题，本专利技术的目的是提供一种面向不完整时序知识图谱的复杂逻辑查询方法，用以增加查询结果的准确率并提高查询效率，并且可以回答关于时间信息的查询问题。
2、本专利技术技术方...
【技术保护点】
1.一种面向不完整时序知识图谱的复杂逻辑查询方法，其特征在于该方法在模型训练过程中，将时序知识图谱的嵌入过程和逻辑网络的训练过程解耦，并且对于模型回答查询问题的过程中，通过将查询问题分解为子问题的方式，使该过程可以并行进行。该方法不寻求找到一种嵌入方式对于查询问题及过程中产生的中间变量进行推理或表示，而是将复杂查询问题分解为语义信息和逻辑信息进行独立处理。最后对语义信息即原子查询之间的逻辑进行传递，以此找到最后查询答案。其具体操作步骤包括：步骤一：为了提高查询效率，在查询开始阶段设计相应的时间索引对实体或关系进行初步剪枝处理。并在逻辑传递阶段采用并行化的方式对多个候选...
【技术特征摘要】
1.一种面向不完整时序知识图谱的复杂逻辑查询方法，其特征在于该方法在模型训练过程中，将时序知识图谱的嵌入过程和逻辑网络的训练过程解耦，并且对于模型回答查询问题的过程中，通过将查询问题分解为子问题的方式，使该过程可以并行进行。该方法不寻求找到一种嵌入方式对于查询问题及过程中产生的中间变量进行推理或表示，而是将复杂查询问题分解为语义信息和逻辑信息进行独立处理。最后对语义信息即原子查询之间的逻辑进行传递，以此找到最后查询答案。其具体操作步骤包括：步骤一：为了提高查询效率，在查询开始阶段设计相应的时间索引对实体或关系进行初步剪枝处理。并在逻辑传递阶段采用并行化的方式对多个候选实体的并行化筛选。步骤二：基于步骤一建立的时间索引结构加快对带有时间信息查询问题的回答过程，并通过反向查找时间索引回答结果为时间信息的查询问题。如果复杂查询问题中存在环状结构则进行解环操作。步骤三：对于复杂查询问题分解后的原子查询之间的逻辑传递，通过提出的概率逻辑网络学习到时序知识图谱嵌入模型对时序事实表示存在的不足而对查询结果进行综合考量。并且，多个事实所产生的逻辑概率矩阵可以灵活分割和并行计算，以提高查询效率。
2.根据权利要求1所述的一种面向不完整时序知识图谱的复杂逻辑查询方法，其特征在于，所述的在查询开始阶段设计相应的时间索引这一步骤，其具体包括：时间索引的非叶子结点格式为(idx, mol)，idx为该结点指向其子结点地址的指针，mol为其指向的子结点的最小外包线段数据。在此基础上，叶子结点还包含一个...
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