[发明专利]一种知识图谱查询方法、装置、设备及存储介质

说明书

本发明公开了一种知识图谱查询方法、装置、设备及存储介质，该方法包括：接收用户当前输入的查询语句，并基于预先创建的知识图谱，确定所述查询语句中作为查询条件的全部实体类别及作为查询结果的全部实体类别；获取作为查询条件的各实体类别具有的作为查询条件的属性及属性值，获取作为查询结果的各实体类别具有的作为查询结果的属性；利用作为查询条件的实体类别、属性及属性值，以及作为查询结果的实体类别及属性共同构建目标语句，利用所述目标语句在所述知识图谱中进行查询，得到相应的查询结果。本申请能够实现对查询语句的深度语义理解，进而结合知识图谱进行问答交互，从而能够有效且准确的实现基于知识图谱的智能问答交互。

技术领域

本发明涉及智能问答技术领域，更具体地说，涉及一种知识图谱查询方法、装置、设备及存储介质。

背景技术

随着人工智能技术的不断发展，传统的基于搜索引擎的知识获取方式越来越难以满足人们从互联网中获取信息的需求；智能问答系统则因为精准捕捉用户搜索意图，理解用户自然语言提问，将答案直接返回给用户而受到越来越多的重视；知识图谱的快速发展，为智能问答系统的实现提供了高质量的知识来源，直接推动了智能问答系统在行业领域(如客服、金融等)的发展。其中，智能问答系统包含了信息检索、对话系统等多个领域的综合性知识，而实现一个问答系统的技术重点在于针对用户问题的深度语义理解，并结合知识图谱进行问答交互；因此，如何实现针对用户问题的深度语义理解，进而结合知识图谱进行问答交互，是目前本领域技术人员亟待解决的问题。

发明内容

本发明的目的是提供一种知识图谱查询方法、装置、设备及存储介质，能够实现对查询语句的深度语义理解，进而结合知识图谱进行问答交互，从而能够有效且准确的实现基于知识图谱的智能问答交互。

为了实现上述目的，本发明提供如下技术方案：

一种知识图谱查询方法，包括：

接收用户当前输入的查询语句，并基于预先创建的知识图谱，确定所述查询语句中作为查询条件的全部实体类别及作为查询结果的全部实体类别；

获取作为查询条件的各实体类别具有的作为查询条件的属性及属性值，获取作为查询结果的各实体类别具有的作为查询结果的属性；

利用作为查询条件的实体类别、属性及属性值，以及作为查询结果的实体类别及属性共同构建目标语句，利用所述目标语句在所述知识图谱中进行查询，得到相应的查询结果。

优选的，确定所述查询语句中作为查询条件的全部实体类别及作为查询结果的全部实体类别，包括：

按照下列公式计算所述查询语句中各实体类别作为查询条件或者查询结果的概率：

其中，表示所述查询语句中实体类别T_i作为查询条件或者作为查询结果的概率，E_q表示基于Transformer模型得到的所述查询语句的低维向量表征，W_T及b_T分别表示Transformer模型的特征向量及偏置量；

如果所述查询语句中任意实体类别作为查询条件或者作为查询结果的概率大于相应的阈值，则确定该任意实体类别作为查询条件或者查询结果。

优选的，获取作为查询条件的各实体类别具有的作为查询条件的属性及属性值，包括：

按照下列公式计算所述查询语句中作为查询条件的各实体类别具有的作为查询条件的属性值：