[发明专利]一种面向搜索引擎的知识表示学习方法和知识推理方法

权利要求书

1.一种面向搜索引擎的知识表示学习方法，其特征在于，包括：

(S1)将目标知识图谱中的实体作为节点，遍历所述目标知识图谱，以获得其中以各节点为起始节点且长度为s的所有关系路径，并获得各关系路径的特征；初始化长度变量S_tmp＝s；所述目标知识图谱用于表达待搜索主题，其中的实体对应所述待搜索主题的关联信息；关系路径的特征包括置信度、起始节点-目的节点对以及起始节点和目的节点间的关系；s＝L/n，L为关系路径的最大长度，n为正整数；

(S2)若S_tmp＝L，则转入步骤(S5)；否则，转入步骤(S3)；

(S3)对于长度为S_tmp的每一条关系路径p，将其与长度为s且以所述关系路径p的目的节点e为起始节点的关系路径分别进行组合，得到长度为L_tmp＝S_tmp+s的关系路径，并获得组合得到的各关系路径的特征；

(S4)将长度变量S_tmp的取值更新为L_tmp，转入步骤(S2)；

(S5)将所述目标知识图谱的实体、关系和所有关系路径的特征应用于表示学习，得到所述目标知识图谱中实体和关系的向量表示。

2.如权利要求1所述的面向搜索引擎的知识表示学习方法，其特征在于，s＝1。

3.如权利要求1所述的面向搜索引擎的知识表示学习方法，其特征在于，s1，并且所述步骤(S1)中，遍历所述知识图谱，以获得其中以各节点为起始节点且长度为s的所有关系路径，并获得各关系路径的特征，包括：

(S11)遍历所述目标知识图谱，以获得其中以各节点为起始节点且长度为1的所有关系路径，并获得各关系路径的特征；初始化长度变量u＝1；

(S12)若u＝s，则转入步骤(S15)；否则，转入步骤(S13)；

(S13)对于长度为u的每一条关系路径p_u，将其与长度为1且以所述关系路径p_u的目的节点e_u为起始节点的关系路径分别进行组合，得到长度为t＝u+1的关系路径，并获得组合得到的各关系路径的特征；

(S14)将长度变量u的取值更新为t，转入步骤(S12)；

(S15)保存长度为s的各关系路径及其特征。

4.如权利要求2或3所述的面向搜索引擎的知识表示学习方法，其特征在于，遍历所述目标知识图谱，以获得其中以各节点为起始节点且长度为1的所有关系路径时，采用限长宽度优先遍历算法。

5.如权利要求2或3所述的面向搜索引擎的知识表示学习方法，其特征在于，对于任意一条长度为1的关系路径p'＝(r_i)，其置信度C_ri的计算公式为：

其中，r_i表示组成所述关系路径p'的关系，e_y表示所述关系r_i的目的节点，E_i-1(·,e_y)表示节点e_y沿关系r_i的前驱节点集，e_x∈E_i-1(·,e_y)表示节点e_y沿关系r_i的前驱节点，E_i(e_x,·)表示起始节点e_x沿r_i的后驱节点集，表示节点e_y从节点e_x获得的资源量。