[发明专利]知识图谱对齐模型的训练方法、对齐方法、装置及设备有效
| 申请号: | 202110539698.4 | 申请日: | 2021-05-18 |
| 公开(公告)号: | CN112966124B | 公开(公告)日: | 2021-07-30 |
| 发明(设计)人: | 张子恒;齐志远;赖盛章;陈曦 | 申请(专利权)人: | 腾讯科技(深圳)有限公司 |
| 主分类号: | G06F16/36 | 分类号: | G06F16/36;G06F40/30;G06F40/194;G06N20/00 |
| 代理公司: | 北京三高永信知识产权代理有限责任公司 11138 | 代理人: | 张所明 |
| 地址: | 518057 广东省深圳*** | 国省代码: | 广东;44 |
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| 摘要: | |||
| 搜索关键词: | 知识 图谱 对齐 模型 训练 方法 装置 设备 | ||
1.一种知识图谱对齐模型的训练方法,其特征在于,所述方法包括:
获取第一实体对集,所述第一实体对集包括多个未标注对齐结果的第一实体对,所述第一实体对包括第一知识图谱中的实体和第二知识图谱中的实体;
对于任一个第一实体对,基于第一知识图谱对齐模型确定所述任一个第一实体对的预测对齐概率;
基于各个第一实体对的预测对齐概率,从所述各个第一实体对中筛选出多个第一候选实体对;
计算各个第一候选实体对的不易对齐度,任一个第一候选实体对的不易对齐度用于指示对所述任一个第一候选实体对进行对齐的困难程度;
基于所述各个第一候选实体对的不易对齐度,从所述各个第一候选实体对中筛选出多个第一目标实体对;
获取所述各个第一目标实体对的标注对齐结果,根据所述各个第一目标实体对的预测对齐概率和标注对齐结果,对所述第一知识图谱对齐模型进行训练,得到第二知识图谱对齐模型;
响应于满足训练结束条件,将所述第二知识图谱对齐模型作为目标知识图谱对齐模型。
2.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述计算各个第一候选实体对的不易对齐度,包括:
对于任一个第一候选实体对,基于所述任一个第一候选实体对中各个实体的字符特征,计算所述任一个第一候选实体对的字符相似度;
基于所述字符相似度,确定所述任一个第一候选实体对的不易对齐度。
3.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述计算各个第一候选实体对的不易对齐度,包括:
对于任一个第一候选实体对,基于所述任一个第一候选实体对中各个实体的语义特征,计算所述任一个第一候选实体对的语义相似度;
基于所述语义相似度,确定所述任一个第一候选实体对的不易对齐度。
4.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述计算各个第一候选实体对的不易对齐度,包括:
对于任一个第一候选实体对,基于所述任一个第一候选实体对的实体属性数量、所述第一知识图谱的实体属性数量、以及所述第二知识图谱的实体属性数量,计算所述任一个第一候选实体对的实体属性占比;
基于所述实体属性占比,确定所述任一个第一候选实体对的不易对齐度。
5.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述计算各个第一候选实体对的不易对齐度,包括:
对于任一个第一候选实体对,基于所述任一个第一候选实体对中各个实体的三元组数量、所述第一知识图谱中各个实体的三元组数量、以及所述第二知识图谱中各个实体的三元组数量,计算所述任一个第一候选实体对的三元组占比;
基于所述三元组占比,确定所述任一个第一候选实体对的不易对齐度。
6.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述计算各个第一候选实体对的不易对齐度,包括:
对于任一个第一候选实体对,基于所述第一知识图谱中各个实体的三元组数量,确定所述任一个第一候选实体对中第一知识图谱中的实体的权重、以及基于所述第二知识图谱中各个实体的三元组数量,确定所述任一个第一候选实体对中第二知识图谱中的实体的权重;
基于所述任一个第一候选实体对中第一知识图谱中的实体的权重以及第二知识图谱中的实体的权重,计算所述任一个第一候选实体对的权重;
基于所述任一个第一候选实体对的权重,计算所述任一个第一候选实体对的不易对齐度。
7.根据权利要求1-6任一项所述的方法,其特征在于,所述获取所述各个第一目标实体对的标注对齐结果,包括:
对于任一个第一目标实体对,在标注交互界面上显示所述任一个第一目标实体对的链接信息,所述链接信息包括所述任一个第一目标实体对中各个实体的实体属性信息和三元组信息;
响应于根据所述任一个第一目标实体对的链接信息,在所述标注交互界面上针对所述任一个第一目标实体对进行的标注对齐操作,得到所述任一个第一目标实体对的标注对齐结果。
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