[发明专利]数据验证方法和装置、电子设备、计算机可读介质

权利要求书

1.一种数据验证方法，所述方法包括：

将知识图谱的三元组转换到矩阵空间，得到与所述三元组的实体对应的实体矩阵，和与所述三元组的实体间的关系对应的两个关系矩阵；

基于所述实体矩阵、所述两个关系矩阵，得到所述三元组的距离值；

基于所述距离值，验证所述三元组，得到验证结果。

2.根据权利要求1所述的方法，其中，所述实体矩阵包括：分别与头实体和尾实体对应的头矩阵和尾矩阵，所述基于所述实体矩阵、所述两个关系矩阵，得到所述三元组的距离值，包括：

分别将所述头矩阵、所述尾矩阵、所述两个关系矩阵代入距离评分函数，计算得到所述三元组的距离值。

3.根据权利要求2所述的方法，其中，所述距离评分函数采用下式表示：

||_F表示矩阵的F范数，H表示头矩阵，T表示尾矩阵，R、R’表示两个关系矩阵，h表示头实体，t表示尾实体，r表示头实体与尾实体之间的关系，f(h,r,t)表示三元组的距离值。

4.根据权利要求3所述的方法，所述方法应用于已训练的评分模型，所述评分模型的输入为所述知识图谱的三元组，所述评分模型的输出为所述知识图谱的三元组的真假概率值，在所述矩阵空间中各个矩阵的参数随机初始化之后，采用以下训练步骤训练得到所述评分模型：

选取所述知识图谱的预设数量的三元组作为正样本输入预设的网络，对所述正样本进行随机采样得到该三元组的负样本；

基于所述正样本、所述负样本计算所述网络的损失函数，更新各个实体矩阵的参数、各个关系矩阵的参数；

响应于所述网络满足训练完成条件，则将所述网络作为已训练的评分模型。

5.根据权利要求4所述的方法，其中，所述损失函数包括：

其中，γ为超参数，σ(x)表示sigmoid激活函数；k是负样本的个数；(h′_i,r,t′_i)表示第i个采样的负样本，(h′_i,r,t′_i)通过将三元组(h,r,t)的头实体或尾实体随机替换得到；p(h′_i,r,t′_i)表示负样本的权重，p(h′_i,r,t′_i)采用softmax函数。

6.根据权利要求4所述的方法，其中，所述损失函数包括：L＝L₁+λL_reg；其中，λ为正则项系数，是超参数；

γ为超参数，σ(x)表示sigmoid激活函数；k是负样本的个数；(h′_i,r,t′_i)表示第i个采样的负样本，(h′_i,r,t′_i)通过将三元组(h,r,t)的头实体或尾实体随机替换得到；p(h′_i,r,t′_i)表示负样本的权重，p(h′_i,r,t′_i)采用softmax函数；

L_reg＝|W²-W|_F+|W′²-W′|_F；

W＝R^TR，W′＝R′^TR′。

7.根据权利要求1-3之一所述的方法，其中，所述将知识图谱的三元组转换到矩阵空间，得到与所述三元组的实体对应的实体矩阵，和与所述三元组的实体间的关系对应的两个关系矩阵，包括：

将所述知识图谱的三元组输入已训练完成的知识图谱嵌入模型，得到所述知识图谱嵌入模型输出的与所述三元组的实体对应的实体矩阵，和与所述三元组的实体间的关系对应的两个关系矩阵。