[发明专利]用于知识图谱的数据预处理方法及装置

权利要求书

1.一种用于知识图谱的数据预处理方法，所述知识图谱包括对应于M个实体的M个节点，以及N个连接关系类别，并通过对应于N个连接关系类别的有向连接边描述M个节点之间的关联关系，M个节点分别对应M个s维的节点向量，N个连接关系类别分别对应N个s维的关系向量，所述方法包括：

根据所述知识图谱获取当前三元组，其中，所述当前三元组包括第一节点、第二节点以及第一连接关系类别，所述第一节点对应第一节点向量，所述第一连接关系类别对应第一关系向量，所述第二节点对应第二节点向量；

确定所述第一节点向量与所述第一关系向量通过哈达玛积融合得到的中间向量，与所述第二节点向量的距离；

基于所述距离，更新相应的节点向量及关系向量，从而得到用于表征知识图谱中的各个节点及各个连接关系类别的向量表示，使得所述知识图谱用于进行对应于所述M个节点的实体关系业务处理。

2.根据权利要求1所述的方法，其中，所述第一节点向量、所述第二节点向量、所述第一关系向量分别对应的初始向量，通过随机赋值确定，或者预先设定。

3.根据权利要求1或2所述的方法，其中，所述第一关系向量在各个维度上的初始值均在-1到1之间。

4.根据权利要求1所述的方法，其中，所述确定所述第一节点向量与所述第一关系向量通过哈达玛积融合得到的中间向量，与所述第二节点向量的距离包括：

确定所述中间向量与所述第二节点向量的差向量；

将所述差向量在各个维度上的数值的绝对值之和或者所述差向量的模确定为所述距离。

5.根据权利要求1所述的方法，其中，所述当前三元组为从所述知识图谱获取的正例三元组；所述基于所述距离，更新相应的节点向量及关系向量包括：

以最小化所述距离为目标，更新相应的节点向量及关系向量。

6.根据权利要求1所述的方法，所述当前三元组为对从所述知识图谱获取的正例三元组进行以下中的一项操作得到的负例三元组：用正例三元组的首节点以外的其他节点替换所述首节点作为第一节点；用正例三元组的尾节点以外的其他节点替换所述尾节点作为第二节点；

所述基于所述距离，更新相应的节点向量及关系向量包括：

以最大化所述距离为目标，更新相应的节点向量及关系向量。

7.根据权利要求1所述的方法，其中，所述方法还包括：

基于所述距离确定所述第一节点通过所述第一连接关系类别连接到所述第二节点的概率，所述概率与所述距离负相关；

在所述当前三元组为正例三元组的情况下，所述基于所述距离，更新相应的节点向量及关系向量包括：

以最大化所述概率为目标，更新相应的节点向量及关系向量；

在所述当前三元组为负例三元组的情况下，所述基于所述距离，更新相应的节点向量及关系向量包括：

以最小化所述概率为目标，更新相应的节点向量及关系向量。

8.一种用于知识图谱的数据预处理装置，所述知识图谱包括对应于M个实体的M个节点，以及N个连接关系类别，并通过对应于N个连接关系类别的有向连接边描述M个节点之间的关联关系，M个节点分别对应M个s维的节点向量，N个连接关系类别分别对应N个s维的关系向量，所述装置包括：

获取单元，配置为根据所述知识图谱获取当前三元组，其中，所述当前三元组包括第一节点、第二节点以及第一连接关系类别，所述第一节点对应第一节点向量，所述第一连接关系类别对应第一关系向量，所述第二节点对应第二节点向量；

确定单元，配置为确定所述第一节点向量与所述第一关系向量通过哈达玛积融合得到的中间向量，与所述第二节点向量的距离；

更新单元，配置为基于所述距离，更新相应的节点向量及关系向量，从而得到用于表征知识图谱中的各个节点及各个连接关系类别的向量表示，使得所述知识图谱用于进行对应于通过N个连接关系类别关联的所述M个节点的实体关系业务处理。