基于关系检测和强化学习的知识图谱推理方法
基本信息
申请号 | CN201810040955.8 | 申请日 | - |
公开(公告)号 | CN108256065A | 公开(公告)日 | 2018-07-06 |
申请公布号 | CN108256065A | 申请公布日 | 2018-07-06 |
分类号 | G06F17/30;G06N3/08 | 分类 | 计算;推算;计数; |
发明人 | 许皓天;周柳阳;郑卫国 | 申请(专利权)人 | 智言科技(深圳)有限公司 |
代理机构 | 深圳市中科创为专利代理有限公司 | 代理人 | 智言科技(深圳)有限公司 |
地址 | 518000 广东省深圳市宝安区新安街道创业二路139号新一代信息技术产业园C座318 | ||
法律状态 | - |
摘要
摘要 | 本发明公开了基于关系检测和强化学习的知识图谱推理方法,包括:基于领域知识图谱和实体字典的字符串模糊匹配和基于CNN‑LSTM‑CRF的实体识别模型,检测用户输入的问句中的实体,完成实体检测;基于神经网络的语义匹配模型完成关系检测,关系检测模型包括:根据输入的问句以及与该问句相关的关系及不相关的关系,通过神经网络得到低维流形表示,基于该低维流形表示,使用rank loss优化模型参数,以使得问句能够从关系集合中找到与其语义最相近的关系;基于强化学习的知识图谱推理,每个时间步,根据策略函数πθ,在当前实体et下,选择一条out‑going的relationrt+1,走到下一个实体et+1,经过预设的最大的推理路径长度T的序列决策,达到最终的实体eT,实体eT作为问句的答案进行输出。 |
