[发明专利]一种用于多实体对抗的对手关系识别方法及装置

权利要求书

1.一种用于多实体对抗的对手关系识别方法，其特征在于，包括：

获取待识别的实体以及待识别的关系类别；其中，所述待识别的实体用于完成所述多实体对抗；

将所述待识别的实体以及所述待识别的关系类别输入训练好的对手关系识别模型，输出所述待识别的实体之间的对手关系的识别结果；

其中，基于概率知识图谱构建所述对手关系识别模型；所述待识别的实体之间的对手关系的识别结果为：所述待识别的实体之间的关系为输入的所述待识别的关系类别的预测置信度；

所述基于概率知识图谱构建所述对手关系识别模型，包括：

获取所述多实体对抗过程中的实体、事件和关系，根据所述实体、事件和关系构建对抗过程知识图谱；其中，将所述实体作为节点，将所述事件和所述关系作为边，完成所述对抗过程知识图谱的构建；

获取所述对抗过程知识图谱的每条边的基准置信度，完成所述对手关系识别模型的构建；其中，所述对手关系识别模型的节点和边均通过向量进行表示；所述边为所述事件时，所述基准置信度为所述事件的发生频率；所述边为所述关系时，所述基准置信度为所述关系的成立概率。

2.根据权利要求1所述的一种用于多实体对抗的对手关系识别方法，其特征在于，完成所述对抗过程知识图谱的构建之后，还包括：

基于所述对抗过程知识图谱的节点和边，通过三元组对所述对抗过程知识图谱进行表示；其中，所述三元组用于指示所述多实体对抗的过程；所述三元组包括：主语实体、宾语实体以及由所述主语实体指向所述宾语实体的边；所述对抗过程知识图谱的每条边的基准置信度为对应的所述三元组成立的基准置信度。

3.根据权利要求1所述的一种用于多实体对抗的对手关系识别方法，其特征在于，所述获取所述对抗过程知识图谱的每条边的基准置信度，包括：

获取样本数据，基于所述对抗过程知识图谱对所述样本数据进行预处理，根据预处理后的所述样本数据获取所述对抗过程知识图谱的每条边的基准置信度。

4.根据权利要求2所述的一种用于多实体对抗的对手关系识别方法，其特征在于，对所述对手关系识别模型进行训练的方法包括：

获取所述对手关系识别模型中各所述三元组成立的预测置信度；

基于所述三元组成立的基准置信度和所述三元组成立的预测置信度，以最小化所述预测置信度与所述基准置信度的均方误差之和为目标，对所述对手关系识别模型进行训练。

5.根据权利要求4所述的一种用于多实体对抗的对手关系识别方法，其特征在于，所述获取所述对手关系识别模型中各所述三元组成立的预测置信度，如下式所示：

式中，f(l)表示三元组l成立的预测置信度；φ(·)表示逻辑斯蒂函数；g(l)表示三元组l成立的可能性大小，其中，分别为三元组l中主语实体、宾语实体以及由所述主语实体指向所述宾语实体的边的向量表示，表示两个向量中相同索引的元素对应相乘，·表示两个向量的内积。

6.一种用于多实体对抗的对手关系识别装置，其特征在于，包括：

数据获取模块，用于获取待识别的实体以及待识别的关系类别；其中，所述待识别的实体用于完成所述多实体对抗；

识别模块，用于将所述待识别的实体以及所述待识别的关系类别输入训练好的对手关系识别模型，输出所述待识别的实体之间的对手关系的识别结果；

其中，基于概率知识图谱构建所述对手关系识别模型；所述待识别的实体之间的对手关系的识别结果为：所述待识别的实体之间的关系为输入的所述待识别的关系类别的预测置信度；所述基于概率知识图谱构建所述对手关系识别模型，包括：

获取所述多实体对抗过程中的实体、事件和关系，根据所述实体、事件和关系构建对抗过程知识图谱；其中，将所述实体作为节点，将所述事件和所述关系作为边，完成所述对抗过程知识图谱的构建；获取所述对抗过程知识图谱的每条边的基准置信度，完成所述对手关系识别模型的构建；其中，所述对手关系识别模型的节点和边均通过向量进行表示；所述边为所述事件时，所述基准置信度为所述事件的发生频率；所述边为所述关系时，所述基准置信度为所述关系的成立概率。