[发明专利]自动知识图谱嵌入方法和系统

权利要求书

1.一种自动知识图谱嵌入方法，所述方法包括：

建立用于知识图谱嵌入模型的评分函数的统一表示；

基于所述统一表示构建评分函数搜索空间；

针对特定知识图谱，在所述评分函数搜索空间中搜索出相应评分函数；

使用搜索出的所述评分函数来训练所述特定知识图谱的嵌入模型；以及

利用所述嵌入模型获得所述特定知识图谱的嵌入表示。

2.如权利要求1所述的方法，其中，所述评分函数的统一表示为：

其中，h、t和r分别表示知识图谱的三元组(h,r,t)中的头部实体h、尾部实体t以及h和t之间的关系r的嵌入向量，并且h、r和t按照相同的分割方式被分别分割为K个子嵌入向量h₁至h_K、r₁至r_K、以及t₁至t_K，

结构函数g(r)是与评分函数f(h,r,t)对应的K×K块矩阵，[g(r)]_ij＝diag(a_ij)，[g(r)]_ij表示所述块矩阵中的第i行第j列的块，a_ij∈{0，±r₁，...，±r_K}，1≤i≤K，1≤j≤K，并且K是正整数。

3.如权利要求2所述的方法，其中，搜索相应评分函数的步骤包括：

基于以下表达式，在与评分函数搜索空间对应的包括多种块矩阵结构g的结构搜索空间G中搜索最佳块矩阵结构g^*并确定对应的嵌入向量h^*、r^*和t^*：

g^*∈arg_g∈GmaxM(F^*(h^*，r^*，t^*)，S_val)

s.t.F^*(h^*，r^*，t^*)＝arg_h，g(r)，tmaxM(F(h，r，t)，S_tra)

其中，g是与结构函数g(r)对应的块矩阵结构，指明所述K×K的块矩阵中非零块的分布，F(h，r，t)是知识图谱嵌入模型，M(F(h，r，t)，S)基于一组三元组S来测量F(h，r，t)的性能指标得分，S_val是验证集，S_tra是训练集，并且S_val和S_tra分别是所述特定知识图谱的三元组集合的子集合，F^*(h^*，r^*，t^*)是基于与结构搜索空间G中的块矩阵结构g对应的评分函数，使用训练集S_tra对F(h，r，t)进行模型训练所获得的具有最高性能指标得分的知识图谱嵌入模型并且h^*、r^*和t^*是通过所述模型训练得到的与F^*(h^*，r^*，t^*)相应的嵌入向量，g^*是结构搜索空间G中与在验证集S_val上具有最高性能指标得分的F^*(h^*，r^*，t^*)对应的块矩阵结构；

基于块矩阵结构g^*以及嵌入向量h^*、r^*和t^*，确定所述相应评分函数f^*(h^*，r^*，t^*)。