CN111831830B - 知识图谱实体领域冲突检测方法、装置及相关设备 - Google Patents
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Abstract
本公开实施例提供了一种知识图谱实体领域冲突检测方法及装置、电子设备和存储介质。该方法包括:获取知识图谱的领域树;获取知识图谱中的当前实体;获得当前实体在领域树中所属的第一领域及第二领域;分别确定第一领域及第二领域在领域树中的位置;根据第一领域及第二领域在领域树中的位置,确定当前实体的第一领域及第二领域的关系;确定第一领域及第二领域在领域树中不存在公共子领域,或者,确定第一领域及第二领域在领域树中存在公共父领域且公共父领域为通用领域,将第一领域及第二领域确定为可疑冲突领域对;根据可疑冲突领域对,获得知识图谱的冲突领域对。该方法可以得到知识图谱中存在的冲突领域对,覆盖率很高。
Description
技术领域
本公开涉及计算机技术领域,具体而言,涉及一种知识图谱实体领域冲突检测方法及装置、电子设备和计算机可读存储介质。
背景技术
在知识图谱构建中,需要对互联网质量不一、类别不明的数据进行分类,以添加知识领域信息。
相关技术中,对实体分类可以通过规则或者算法模型实现,但泛化能力有限,可能会出现分类错误的情况,导致一个实体被分类到互相冲突的领域,例如,“86版西游记”被同时分类到“电视剧”和“名著”领域。
因此,需要一种新的知识图谱实体领域冲突检测方法及装置、电子设备和计算机可读存储介质。
需要说明的是,在上述背景技术部分公开的信息仅用于加强对本公开的背景的理解。
发明内容
本公开实施例提供一种知识图谱实体领域冲突检测方法及装置、电子设备和计算机可读存储介质,该方法可以知识图谱中存在的冲突领域对,覆盖率很高。
本公开的其他特性和优点将通过下面的详细描述变得显然,或部分地通过本公开的实践而习得。
本公开实施例提供一种知识图谱实体领域冲突检测方法,该方法包括:获取知识图谱的领域树;获取知识图谱中的当前实体;获得当前实体在领域树中所属的第一领域及第二领域;分别确定第一领域及第二领域在领域树中的位置;根据第一领域及第二领域在领域树中的位置,确定当前实体的第一领域及第二领域的关系;确定第一领域及第二领域在领域树中不存在公共子领域,或者,确定第一领域及第二领域在领域树中存在公共父领域且公共父领域为通用领域,将第一领域及第二领域确定为可疑冲突领域对;根据可疑冲突领域对,获得知识图谱的冲突领域对。
本公开实施例提供一种知识图谱实体分类方法,该方法包括:利用上述知识图谱实体领域冲突检测方法获得知识图谱的冲突领域对;获取待分类实体;获取待分类实体在领域树中所属的第三领域及第四领域;根据冲突领域对,从第三领域及第四领域中确定待分类实体的目标领域。
本公开实施例提供一种知识图谱实体融合方法,该方法包括:利用上述知识图谱实体领域冲突检测方法获得知识图谱的冲突领域对;获取第一实体和第二实体;获得第一实体在领域树中所属的第五领域,及第二实体在领域树中所属的第六领域;确定第五领域和第六领域属于冲突领域对,不融合第一实体和第二实体。
本公开实施例提供一种冲突检测方法,该方法包括:获取树形结构;获取当前实体;获得当前实体在树形结构中所属的第一元素及第二元素;根据第一元素及第二元素在树形结构中的位置关系,将第一元素及第二元素确定为冲突对。
本公开实施例提供一种知识图谱实体领域冲突检测装置,该装置包括:领域树获取模块,用于获取知识图谱的领域树;第一实体获取模块,用于获取知识图谱中的当前实体;第一领域获得模块,用于获得当前实体在领域树中所属的第一领域及第二领域;位置确定模块,用于分别确定第一领域及第二领域在领域树中的位置;关系确定模块,用于根据第一领域及第二领域在领域树中的位置,确定当前实体的第一领域及第二领域的关系;可疑冲突领域对确定模块,用于确定第一领域及第二领域在领域树中不存在公共子领域,或者,确定第一领域及第二领域在领域树中存在公共父领域且公共父领域为通用领域,将第一领域及第二领域确定为可疑冲突领域对;冲突领域对获得模块,用于根据可疑冲突领域对,获得知识图谱的冲突领域对。
在本公开的一些示例性实施例中,冲突领域对获得模块包括:第一冲突领域对确定模块,用于确定第一领域及第二领域为冲突领域对;子领域获取模块,用于分别获取第一领域的第一子领域及第二领域的第二子领域;第二冲突领域对确定模块,用于将第一子领域及第二子领域确定为冲突领域对。
在本公开的一些示例性实施例中,冲突领域对获得模块包括:第三冲突领域对确定模块,用于将第一领域及第二子领域确定为冲突领域对;第四冲突领域对确定模块,用于将第一子领域及第二领域确定为冲突领域对。
在本公开的一些示例性实施例中,知识图谱实体领域冲突检测装置还包括:第一非冲突领域对确定模块,用于确定第一领域及第二领域在领域树中存在公共父领域,且公共父领域为非通用领域,将第一领域及第二领域确定为非冲突领域对。
在本公开的一些示例性实施例中,知识图谱实体领域冲突检测装置还包括:第二非冲突领域对确定模块,用于确定第一领域及第二领域在领域树中存在公共子领域,将第一领域及第二领域确定为非冲突领域对。
本公开实施例提供一种冲突检测装置,该装置包括:树形结构获取模块,用于获取树形结构;第二实体获取模块,用于获取当前实体;元素获得模块,用于获得当前实体在树形结构中所属的第一元素及第二元素;冲突对确定模块,用于根据第一元素及第二元素在树形结构中的位置关系,将第一元素及第二元素确定为冲突对。
本公开实施例提供一种知识图谱实体分类装置,该装置包括:第二冲突领域对获得模块,用于利用上述知识图谱实体领域冲突检测方法获得知识图谱的冲突领域对;待分类实体获取模块,用于获取待分类实体;第二领域获得模块,用于获得待分类实体在领域树中所属的第三领域及第四领域;目标领域确定模块,用于根据冲突领域对,从第三领域及第四领域中确定待分类实体的目标领域。
本公开实施例提供一种知识图谱实体融合装置,该装置包括:第三冲突领域对获得模块,用于利用上述知识图谱实体领域冲突检测方法获得知识图谱的冲突领域对;第三实体获取模块,用于获取第一实体和第二实体;第三领域获取模块,用于获得第一实体在领域树中所属的第五领域,及第二实体在领域树中所属的第六领域;实体不融合模块,用于确定第五领域和第六领域属于冲突领域对,不融合第一实体和第二实体。
根据本公开实施例的一个方面,提供了一种计算机可读介质,其上存储有计算机程序,所述计算机程序被处理器执行时实现如上述实施例中所述的知识图谱实体领域冲突检测方法、知识图谱实体分类方法、知识图谱实体融合方法及冲突检测方法。
根据本公开实施例的一个方面,提供了一种电子设备,包括:至少一个处理器;存储装置,用于存储至少一个程序,当所述至少一个程序被所述至少一个处理器执行时,使得所述至少一个处理器实现如上述实施例中所述的知识图谱实体领域冲突检测方法、知识图谱实体分类方法、知识图谱实体融合方法及冲突检测方法。
本公开某些实施方式提供的技术方案,通过获得当前实体在领域树中所属的第一领域及第二领域,根据第一领域及第二领域在领域树中的位置确定第一领域及第二领域的关系,当第一领域及第二领域在领域树中不存在公共子领域,或者,当第一领域及第二领域在领域树中存在公共父领域且公共父领域为通用领域时,将第一领域及第二领域确定为可疑冲突领域对;根据可疑冲突领域对,获得知识图谱的冲突领域对。一方面,该方法基于领域树,对知识图谱中的实体所属的领域进行检测,可以得到知识图谱中存在的冲突领域对,覆盖率很高;另一方面,该方法逻辑简洁清晰,易于实现,运行迅速,不会额外增加知识图谱构建流程的复杂度。
应当理解的是,以上的一般描述和后文的细节描述仅是示例性和解释性的,并不能限制本公开。
附图说明
此处的附图被并入说明书中并构成本说明书的一部分,示出了符合本公开的实施例,并与说明书一起用于解释本公开的原理。显而易见地,下面描述中的附图仅仅是本公开的一些实施例,对于本领域普通技术人员来讲,在不付出创造性劳动的前提下,还可以根据这些附图获得其他的附图。在附图中:
图1示出了可以应用本公开实施例的知识图谱实体领域冲突检测方法或知识图谱实体领域冲突检测装置的示例性系统架构的示意图;
图2示出了适于用来实现本公开实施例的电子设备的计算机系统的结构示意图;
图3示意性示出了根据本公开的一实施例的知识图谱实体领域冲突检测方法的流程图;
图4示意性示出了根据本公开的一实施例的领域树的示意图;
图5示意性示出了根据本公开的一实施例的领域树的示意图;
图6示意性示出了根据本公开的一实施例的领域树的示意图;
图7示出了图3中所示的步骤S370在一实施例中的处理过程示意图;
图8示意性示出了根据本公开的一实施例的领域树的示意图;
图9示出了图3中所示的步骤S370在一实施例中的处理过程示意图;
图10示意性示出了根据本公开的一实施例的领域树的示意图;
图11示意性示出了根据本公开的一实施例的知识图谱实体领域冲突检测方法的流程图;
图12示意性示出了根据本公开的一实施例的知识图谱实体分类方法的流程图;
图13示意性示出了根据本公开的一实施例的知识图谱实体融合方法的流程图;
图14示意性示出了根据本公开的一实施例的冲突检测方法的流程图;
图15示意性示出了根据本公开的一实施例的知识图谱实体领域冲突检测装置的框图;
图16示意性示出了根据本公开的一实施例的冲突检测装置的框图。
具体实施方式
现在将参考附图更全面地描述示例实施方式。然而,示例实施方式能够以多种形式实施,且不应被理解为限于在此阐述的范例;相反,提供这些实施方式使得本公开将更加全面和完整,并将示例实施方式的构思全面地传达给本领域的技术人员。
此外,所描述的特征、结构或特性可以以任何合适的方式结合在一个或更多实施例中。在下面的描述中,提供许多具体细节从而给出对本公开的实施例的充分理解。然而,本领域技术人员将意识到,可以实践本公开的技术方案而没有特定细节中的一个或更多,或者可以采用其它的方法、组元、装置、步骤等。在其它情况下,不详细示出或描述公知方法、装置、实现或者操作以避免模糊本公开的各方面。
附图中所示的方框图仅仅是功能实体,不一定必须与物理上独立的实体相对应。即,可以采用软件形式来实现这些功能实体,或在至少一个硬件模块或集成电路中实现这些功能实体,或在不同网络和/或处理器装置和/或微控制器装置中实现这些功能实体。
附图中所示的流程图仅是示例性说明,不是必须包括所有的内容和操作/步骤,也不是必须按所描述的顺序执行。例如,有的操作/步骤还可以分解,而有的操作/步骤可以合并或部分合并,因此实际执行的顺序有可能根据实际情况改变。
图1示出了可以应用本公开实施例的知识图谱实体领域冲突检测方法或知识图谱实体领域冲突检测装置的示例性系统架构100的示意图。
如图1所示,系统架构100可以包括终端设备101、102,网络103和服务器104。网络103用以在终端设备101、102和服务器104之间提供通信链路的介质。网络103可以包括各种连接类型,例如有线、无线通信链路或者光纤电缆等等。
用户可以使用终端设备101、102通过网络103与服务器104交互,用户可以使用终端设备101、102进行拍照,将照片发送至服务器104。其中,终端设备101、102可以是具有显示屏并且支持网页浏览的各种电子设备,包括但不限于智能手机、平板电脑、膝上型便携计算机、台式计算机、可穿戴设备、虚拟现实设备、智能家居等等。
服务器104可以是提供各种服务的服务器,例如对用户利用终端设备101、102所进行操作的装置提供支持的后台管理服务器。后台管理服务器可以对接收到的请求等数据进行分析等处理,并将处理结果反馈给终端设备。
服务器104可例如获取知识图谱中的当前实体;服务器104可例如获得当前实体在领域树中所属的第一领域及第二领域;服务器104可例如分别确定第一领域及第二领域在领域树中的位置;服务器104可例如根据第一领域及第二领域在领域树中的位置,确定当前实体的第一领域及第二领域的关系;服务器104可例如确定第一领域及第二领域在领域树中不存在公共子领域;或者,确定第一领域及第二领域在领域树中存在公共父领域且公共父领域为通用领域,将第一领域及第二领域确定为可疑冲突领域对;服务器104可例如根据可疑冲突领域对,获得知识图谱的冲突领域对。
应该理解,图1中的终端设备、网络和服务器的数目仅仅是示意性的,服务器104可以是一个实体的服务器,还可以为多个服务器组成的服务器集群,还可以是云端服务器,根据实际需要,可以具有任意数目的终端设备、网络和服务器。
图2示出了适于用来实现本公开实施例的电子设备的计算机系统的结构示意图。
需要说明的是,图2示出的电子设备的计算机系统200仅是一个示例,不应对本公开实施例的功能和使用范围带来任何限制。
如图2所示,计算机系统200包括中央处理单元(CPU,Central Processing Unit)201,其可以根据存储在只读存储器(ROM,Read-Only Memory)202中的程序或者从储存部分208加载到随机访问存储器(RAM,Random Access Memory)203中的程序而执行各种适当的动作和处理。在RAM 203中,还存储有系统操作所需的各种程序和数据。CPU 201、ROM 202以及RAM 203通过总线204彼此相连。输入/输出(input/output,I/O)接口205也连接至总线204。
以下部件连接至I/O接口205:包括键盘、鼠标等的输入部分206;包括诸如阴极射线管(CRT,Cathode Ray Tube)、液晶显示器(LCD,Liquid Crystal Display)等以及扬声器等的输出部分207;包括硬盘等的储存部分208;以及包括诸如LAN(Local Area Network,局域网)卡、调制解调器等的网络接口卡的通信部分209。通信部分209经由诸如因特网的网络执行通信处理。驱动器210也根据需要连接至I/O接口205。可拆卸介质211,诸如磁盘、光盘、磁光盘、半导体存储器等等,根据需要安装在驱动器210上,以便于从其上读出的计算机程序根据需要被安装入储存部分208。
特别地,根据本公开的实施例,下文参考流程图描述的过程可以被实现为计算机软件程序。例如,本公开的实施例包括一种计算机程序产品,其包括承载在计算机可读存储介质上的计算机程序,该计算机程序包含用于执行流程图所示的方法的程序代码。在这样的实施例中,该计算机程序可以通过通信部分209从网络上被下载和安装,和/或从可拆卸介质211被安装。在该计算机程序被中央处理单元(CPU)201执行时,执行本申请的方法和/或装置中限定的各种功能。
需要说明的是,本公开所示的计算机可读存储介质可以是计算机可读信号介质或者计算机可读存储介质或者是上述两者的任意组合。计算机可读存储介质例如可以是——但不限于——电、磁、光、电磁、红外线、或半导体的系统、装置或器件,或者任意以上的组合。计算机可读存储介质的更具体的例子可以包括但不限于:具有至少一个导线的电连接、便携式计算机磁盘、硬盘、随机访问存储器(RAM)、只读存储器(ROM)、可擦式可编程只读存储器(EPROM(Erasable Programmable Read Only Memory,可擦除可编程只读存储器)或闪存)、光纤、便携式紧凑磁盘只读存储器(CD-ROM)、光存储器件、磁存储器件、或者上述的任意合适的组合。在本公开中,计算机可读存储介质可以是任何包含或存储程序的有形介质,该程序可以被指令执行系统、装置或者器件使用或者与其结合使用。而在本公开中,计算机可读的信号介质可以包括在基带中或者作为载波一部分传播的数据信号,其中承载了计算机可读的程序代码。这种传播的数据信号可以采用多种形式,包括但不限于电磁信号、光信号或上述的任意合适的组合。计算机可读的信号介质还可以是计算机可读存储介质以外的任何计算机可读存储介质,该计算机可读存储介质可以发送、传播或者传输用于由指令执行系统、装置或者器件使用或者与其结合使用的程序。计算机可读存储介质上包含的程序代码可以用任何适当的介质传输,包括但不限于:无线、电线、光缆、RF(Radio Frequency,射频)等等,或者上述的任意合适的组合。
附图中的流程图和框图,图示了按照本公开各种实施例的方法、装置和计算机程序产品的可能实现的体系架构、功能和操作。在这点上,流程图或框图中的每个方框可以代表一个模块、程序段、或代码的一部分,上述模块、程序段、或代码的一部分包含至少一个用于实现规定的逻辑功能的可执行指令。也应当注意,在有些作为替换的实现中,方框中所标注的功能也可以以不同于附图中所标注的顺序发生。例如,两个接连地表示的方框实际上可以基本并行地执行,它们有时也可以按相反的顺序执行,这依所涉及的功能而定。也要注意的是,框图或流程图中的每个方框、以及框图或流程图中的方框的组合,可以用执行规定的功能或操作的专用的基于硬件的系统来实现,或者可以用专用硬件与计算机指令的组合来实现。
描述于本公开实施例中所涉及到的单元可以通过软件的方式实现,也可以通过硬件的方式来实现,所描述的单元也可以设置在处理器中。其中,这些单元的名称在某种情况下并不构成对该单元本身的限定。
作为另一方面,本申请还提供了一种计算机可读存储介质,该计算机可读存储介质可以是上述实施例中描述的电子设备中所包含的;也可以是单独存在,而未装配入该电子设备中。上述计算机可读存储介质承载有一个或者多个程序,当上述一个或者多个程序被一个该电子设备执行时,使得该电子设备实现如下述实施例中所述的方法。例如,所述的电子设备可以实现如图3或图7或图9或图11或图12或图13或图14所示的各个步骤。
首先对本公开实施例中涉及的部分术语进行定义说明。
领域:领域是指具有相同特点的实体集合对应的分类抽象,例如“西瓜”和“草莓”都属于“水果”领域。
实体:知识图谱中的节点,代表客观世界中具有可区别性且独立存在的事物。
领域冲突:两个或多个领域不存在相同实体,如“人物”领域和“建筑”领域不存在相同实体,则“人物”领域和“建筑”领域相互冲突。
冲突领域对:由互相冲突的两个或多个领域组成,例如,“人物”领域和“建筑”领域相互冲突,“人物”领域和“建筑”领域为一对冲突领域对。
非冲突领域对:由两个或多个存在相同实体的领域组成,例如,实体甲既属于“歌手”领域,也属于“演员”领域,“歌手”领域和“演员”领域为一对非冲突领域对。
知识图谱:一种用图数据结构表示的大型语义网络,由节点与边共同描述客观世界的事物及其关系,节点代表实体,边代表实体之间的各种语义关系。
领域树:由多个领域及其相互关系组成的树形结构。
通用领域:包含一个领域树中所有实体的领域,一般为领域树中的最高层级。
可疑冲突领域对:尚未确定的冲突领域对。
图谱构建:从互联网质量不一、异构多元的数据中抽取出结构化知识的过程。
相关技术中,采用预设冲突领域对的方法对冲突领域进行检测。
通过经验知识预先设定互相冲突的领域为冲突领域对,当实体所属的领域为预先设定的冲突领域对时,将该实体所属的领域确定为冲突领域对。在知识图谱的构建流程中,根据日常图谱运维积累的冲突领域进行扩展。
上述方法主要存在以下问题:
预先设定冲突领域对,覆盖率低;仅通过运维逐条积累冲突领域对的方法效率较低,难以覆盖人工未发现的冲突领域,并且,难以发现新的冲突领域,经常需要在使用后多次反馈修改。
针对上述相关技术中存在的技术问题,本公开实施例提供了一种知识图谱实体领域冲突检测方法,以用于至少解决上述技术问题中的一个或者全部。
图3示意性示出了根据本公开的一实施例的知识图谱实体领域冲突检测方法的流程图。本公开实施例提供的方法可以由任意具备计算处理能力的电子设备执行,例如如图1中的终端设备101、102和/或服务器104。
本公开实施例提供的知识图谱实体领域冲突检测方法例如可以对从互联网中获取的数据进行处理,也可以对从互联网中获取的知识图谱进行实体冲突检测。
如图3所示,本公开实施例提供的知识图谱实体领域冲突检测方法可以包括以下步骤。
在步骤S310中,获取知识图谱的领域树。
知识图谱是一种用图数据结构表示的大型语义网络,由节点与边共同描述客观世界的事物及其关系。
领域是指具有相同特点的实体集合对应的分类抽象,例如“西瓜”和“草莓”都属于“水果”领域。
知识图谱可以有完整且含义明确的领域树。
知识图谱例如可以为从互联网中获取的一个应用的知识图谱。
领域树例如可以为该应用的知识图谱对应的领域树。
图4示意性示出了根据本公开的一实施例的领域树的示意图。
如图4所示,该领域树包括3个层级。该领域树的最高层级为通用领域A1,通用领域A1可以包括第二层级:人物领域A11、泛娱乐领域A12,人物领域A11可以包括第三层级:体育人物领域A111、娱乐人物领域A112,泛娱乐领域A12可以包括第三层级:视频领域A121。
本公开实施例中,通用领域可以为包含领域树中所有实体的领域,一般为领域树中的最高层级。
本领域技术人员也可以根据实际情况设置领域树的最高层级,本公开对此不做限制。
在步骤S320中,获取知识图谱中的当前实体。
实体可以是知识图谱中的节点,代表客观世界中具有可区别性且独立存在的事物。
当前实体例如可以为从互联网中获取的实体。
实体可以为具体的人,例如,张三可以为一个实体,李四可以为另一个实体;实体也可以为具体的水果,例如,西瓜可以为一个实体,草莓可以为另一个实体。在下面的举例说明中,以当前实体为张三进行举例说明,但本公开的保护范围并不限定于此。
在步骤S330中,获得当前实体在领域树中所属的第一领域及第二领域。
例如可以获得当前实体在领域树中所属的两个领域,也可以获得当前实体在领域树中所属的多个领域,本公开以两个领域为例进行说明,但本公开的保护范围并不限定于此。
例如可以通过神经网络模型,对当前实体进行分类,获得当前实体在领域树中所属的第一领域及第二领域;也可以通过人工对当前实体进行分类,获得当前实体在领域树中所属的第一领域及第二领域。
例如,获得张三在领域树中所属的第一领域为娱乐人物领域A112,第二领域为视频领域A121。
在步骤S340中,分别确定第一领域及第二领域在领域树中的位置。
仍以当前实体为张三为例,可以确定张三所属的第一领域娱乐人物领域A112在领域树中的位置为第三层级,该娱乐人物领域A112的父领域为人物领域A11,该娱乐人物领域A112不存在子领域;可以确定张三所属的第二领域视频领域A121在领域树中的位置为第三层级,该视频领域A121的父领域为泛娱乐领域A12,该视频领域A121不存在子领域。
在步骤S350中,根据第一领域及第二领域在领域树中的位置,确定当前实体的第一领域及第二领域的关系。
例如可以通过判断第一领域及第二领域是否存在父领域,第一领域及第二领域是否存在子领域,若第一领域及第二领域存在父领域,该父领域是否为通用领域,确定当前实体的第一领域及第二领域的关系。
第一领域及第二领域的关系例如可以包括:第一领域及第二领域存在公共子领域、第一领域及第二领域不存在公共子领域、第一领域及第二领域存在公共父领域且该公共父领域为通用领域、第一领域及第二领域存在公共父领域且该公共父领域为非通用领域。
本公开实施例中,公共子领域是指两个或者以上的领域均存在子领域,且这两个或者以上的领域的子领域相同,则这个相同的子领域即为这两个或者以上的领域的公共子领域。类似的,公共父领域是指两个或者以上的领域均存在父领域,且这两个或者以上的领域的父领域相同,则这个相同的父领域即为这两个或者以上的领域的公共父领域。
仍以当前实体为张三为例,根据张三所属的第一领域娱乐人物领域A112及第二领域视频领域A121在领域树中的位置,可以确定张三的第一领域娱乐人物领域A112及第二领域视频领域A121的关系为:不存在公共子领域,存在公共父领域且该公共父领域为通用领域A1。
在步骤S360中,确定第一领域及第二领域在领域树中不存在公共子领域,或者,确定第一领域及第二领域在领域树中存在公共父领域且公共父领域为通用领域,将第一领域及第二领域确定为可疑冲突领域对。
本公开实施例中,可疑冲突领域对可以为尚未确定的冲突领域对。
当第一领域及第二领域在领域树中不存在公共子领域时,将第一领域及第二领域确定为可疑冲突领域对;或者,当第一领域及第二领域在领域树中存在公共父领域且公共父领域为通用领域时,将第一领域及第二领域确定为可疑冲突领域对。
仍以当前实体为张三为例,可以根据张三的第一领域娱乐人物领域A112及第二领域视频领域A121不存在公共子领域,将娱乐人物领域A112及视频领域A121确定为可疑冲突领域对;或者,可以根据张三的第一领域娱乐人物领域A112及第二领域视频领域A121存在公共父领域且该公共父领域为通用领域A1,将娱乐人物领域A112及视频领域A121确定为可疑冲突领域对。
在示例性实施例中,该知识图谱实体领域冲突检测方法还可以包括:确定第一领域及第二领域在领域树中存在公共父领域,且公共父领域为非通用领域,将第一领域及第二领域确定为非冲突领域对。
本公开实施例中,非冲突领域对可以为不存在冲突的两个或多个领域。两个或多个领域中存在相同实体时,该两个或多个领域不存在冲突。
图5示意性示出了根据本公开的一实施例的领域树的示意图。
如图5所示,该领域树包括4个层级。该领域树的最高层级为通用领域B1,通用领域B1可以包括第二层级:人物领域B11,人物领域B11可以包括第三层级:娱乐人物领域B111、体育人物领域B112,娱乐人物领域B111可以包括第四层级:影视明星领域B1111、歌手领域B1112,体育人物领域B112可以包括:运动员领域B1121。
以当前实体为李四为例,例如获得李四在领域树中所属的第一领域为影视明星领域B1111,第二领域为运动员领域B1121,根据明星领域B1111及运动员领域B1121在该领域树中的位置可以确定明星领域B1111及运动员领域B1121的关系为:存在公共父领域,且该公共父领域为非通用领域B1,将明星领域B1111及运动员领域B1121确定为非冲突领域对。
同样地,歌手领域B1112及运动员领域B1121的关系为:存在公共父领域,且该公共父领域为非通用领域B1,可以歌手领域B1112及运动员领域B1121确定为非冲突领域对。
在示例性实施例中,该知识图谱实体领域冲突检测方法还包括:确定第一领域及第二领域在领域树中存在公共子领域,将第一领域及第二领域确定为非冲突领域对。
图6示意性示出了根据本公开的一实施例的领域树的示意图。
如图6所示,该领域树包括3个层级。该领域树的最高层级为通用领域C1,通用领域C1可以包括第二层级:人物领域C11、游戏领域C12,人物领域C11及游戏领域C12均包括第三层级:游戏人物领域C111。
以当前实体为赵五为例,例如获得赵五在领域树中所属的第一领域为人物领域C11,第二领域为游戏领域C12,根据人物领域C11及游戏领域C12在该领域树中的位置可以确定人物领域C11及游戏领域C12的关系为:存在公共子领域:游戏人物领域C111,将人物领域C11及游戏领域C12确定为非冲突领域对。
在步骤S370中,根据可疑冲突领域对,获得知识图谱的冲突领域对。
本公开实施例中,冲突领域对可以为存在冲突的两个或多个领域。两个或多个领域中不存在相同实体时,该两个或多个领域存在冲突。
例如可以通过人工标注的方法,判断可疑冲突领域对是否为冲突领域对;也可以通过神经网络模型,判断可疑冲突领域对是否为冲突领域对。
以当前实体为张三为例,通过判断,可以确定可疑冲突领域对娱乐人物领域A112及视频领域A121为冲突领域对。
例如通过人工标注的方法,得到可疑冲突领域对为冲突领域对后,可以通过冲突领自动学习的方法,获得知识图谱的冲突领域对。例如,例如通过人工标注的方法,将第一领域及第二领域确定为冲突领域对后,可以分别获取第一子领域及第二领域的第二子领域,将第一子领域及第二子领域、第一领域及第二子领域、第一子领域及第二领域确定为冲突领域对。
本公开实施方式提供的知识图谱实体领域冲突检测方法,通过获得当前实体在领域树中所属的第一领域及第二领域,根据第一领域及第二领域在领域树中的位置确定第一领域及第二领域的关系,当第一领域及第二领域在领域树中不存在公共子领域,或者,确定第一领域及第二领域在领域树中存在公共父领域且公共父领域为通用领域时,将第一领域及第二领域确定为可疑冲突领域对;根据可疑冲突领域对,获得知识图谱的冲突领域对。一方面,该方法基于领域树,对知识图谱中的实体所属的领域进行检测,可以得到知识图谱中存在的冲突领域对,覆盖率很高;另一方面,该方法逻辑简洁清晰,易于实现,运行迅速,不会额外增加知识图谱构建流程的复杂度。
图7示出了图3中所示的步骤S370在一实施例中的处理过程示意图。
如图7所示,本公开实施例中,上述步骤S370可以进一步包括以下步骤。
在步骤S371中,确定第一领域及第二领域为冲突领域对。
例如可以通过人工标注的方法,判断可疑冲突领域对是否为冲突领域对;也可以通过神经网络模型,判断可疑冲突领域对是否为冲突领域对。
以当前实体为张三为例,张三所属的第一领域为娱乐人物领域A112,第二领域为视频领域A121,通过人工标注可以判断,一个实体不能既属于娱乐人物领域,有属于视频领域,可以确定娱乐人物领域A112及视频领域A121为冲突领域对。
在步骤S372中,分别获取第一领域的第一子领域及第二领域的第二子领域。
在确定冲突领域对之后,可以分别获取该冲突领域对中第一领域的第一子领域及第二领域的第二子领域,冲突领域对的子领域具备冲突继承性质,可以将第一子领域及第二子领域也确定为冲突领域对。
图8示意性示出了根据本公开的一实施例的领域树的示意图。
如图8所示,该领域树包括4个层级。该领域树的最高层级为通用领域D1,通用领域D1可以包括第二层级:人物领域D11、泛娱乐领域D12,人物领域D11可以包括第三层级:体育人物领域D111、娱乐人物领域D112,泛娱乐领域D12可以包括第三层级:视频领域D121,娱乐人物领域D112可以包括:歌手领域D1121,视频领域D121可以包括:电影领域D1211。
例如,第一领域为娱乐人物领域D112,第二领域为视频领域D121,娱乐人物领域D112及视频领域D121为冲突领域对,可以获取娱乐人物领域D112的第一子领域:歌手领域D1121,获取视频领域D121的第二子领域:电影领域D1211。
在步骤S373中,将第一子领域及第二子领域确定为冲突领域对。
仍以图8所示的领域树为例,可以将歌手领域D1121及电影领域D1211确定为冲突领域对。
本公开实施例中,结合领域树的层级关系,通过冲突领域自动学习的方法,可以大量扩展有效的冲突领域对,相比于相关技术中逐条积累冲突领域的方法,可以提高冲突领域检测的效率;并且,本公开实施例可以自顶向下进行领域冲突挖掘,可以覆盖知识图谱中存在的冲突领域对,能在数据源头发现实体领域冲突并尽早修复,实现了问题主动发现。
图9示出了图3中所示的步骤S370在一实施例中的处理过程示意图。
如图9所示,本公开实施例中,上述步骤S370可以进一步包括以下步骤。
在步骤S374中,将第一领域及第二子领域确定为冲突领域对。
仍以图8所示的领域树为例,可以将娱乐人物领域D112及电影领域D1211确定为冲突领域对。
在步骤S375中,将第一子领域及第二领域确定为冲突领域对。
仍以图8所示的领域树为例,可以将歌手领域D1121及视频领域D121确定为冲突领域对。
本公开实施例中,根据已确定的冲突领域对和领域树的层级关系,可以自动确定出更多的冲突领域对,可以减少人工标注的工作量,提高效率。
需要说明的是,非冲突领域对的子领域不具备非冲突性继承性质,若第一领域及第二领域为非冲突领域对,第一领域的第一子领域及第二领域的第二子领域之间不一定为非冲突领域对。
图10示意性示出了根据本公开的一实施例的领域树的示意图。
如图10所示,该领域树包括3个层级。该领域树的最高层级为通用领域E1,通用领域E1可以包括第二层级:人物领域E11、游戏领域E12,人物领域E11可以包括第三层级:体育人物领域E111、游戏人物领域E112,游戏领域E12可以包括第三层级:游戏人物领域E112、游戏应用领域E121。
例如,第一领域为人物领域E11,第二领域为游戏领域E12,人物领域E11及游戏领域E12存在公共子领域:游戏人物领域E112,可以将人物领域E11及游戏领域E12确定为非冲突领域对,人物领域E11的第一子领域可以为体育人物领域E111,游戏领域E12的第二子领域可以为游戏应用领域E121,可以看出,体育人物和游戏应用是相互冲突的,体育人物领域E111及游戏应用领域E121为冲突领域对。
图11示意性示出了根据本公开的一实施例的知识图谱实体领域冲突检测方法的流程图。
如图11所示,本公开实施例提供的知识图谱实体领域冲突检测方法可以包括以下步骤。
在步骤S1110中,获取实体所属的第一领域及第二领域。
在步骤S1120中,是否存在有效公共父/子领域。
判断第一领域及第二领域是否存在有效公共父领域或公共子领域,有效公共父领域例如可以为非通用领域。
若第一领域及第二领域存在有效公共父领域或公共子领域,执行步骤S1130;若第一领域及第二领域不存在有效公共父领域或公共子领域,执行步骤S1140。
在步骤S1130中,将第一领域及第二领域确定为非冲突领域对。
若第一领域及第二领域存在有效公共父领域或公共子领域,可以将第一领域及第二领域确定为非冲突领域对。
在步骤S1140中,将第一领域及第二领域确定为可疑冲突领域对。
若第一领域及第二领域不存在有效公共父领域或公共子领域,可以将第一领域及第二领域确定为可疑冲突领域对。
在步骤S1150中,可疑冲突领域对是否为空。
判断是否存在可疑冲突领域对,若存在可疑冲突领域对,执行步骤S1160;若不存在可疑冲突领域对,完成知识图谱实体领域冲突检测。
在步骤S1160中,对可疑冲突领域对进行人工标注,确定冲突领域对。
若存在可疑冲突领域对,对可疑冲突领域对进行人工标注,确定可疑冲突领域对中的冲突领域对。
在步骤S1170中,自动学习标注结果。
对人工标注的冲突领域对进行自动学习,获取冲突领域对中第一领域第一子领域及第二领域的第二子领域,将第一子领域及第二子领域、第一领域及第二子领域、第一子领域及第二领域确定为冲突领域对。
在步骤S1170之后,继续执行步骤S1150,判断是否仍存在可疑冲突领域对。
本公开实施例中,结合领域树的层级关系,只需经过简单、少量的人工标注之后,通过冲突领域自动学习的方法,可以大量扩展有效的冲突领域对,可以提高冲突领域检测的效率。
图12示意性示出了根据本公开的一实施例的知识图谱实体分类方法的流程图。
本公开实施例提供的知识图谱实体分类方法例如可以对从互联网中获取的数据进行分类处理。
如图12所示,本公开实施例提供的知识图谱实体分类方法可以包括以下步骤。
在步骤S1210中,利用如上述任一知识图谱实体领域冲突检测方法获得知识图谱的冲突领域对。
本公开实施例提供的知识图谱实体领域冲突检测方法例如可以应用在知识图谱实体分类中。
根据知识图谱实体领域冲突检测方法,可以获得该知识图谱的冲突领域对。
在步骤S1220中,获取待分类实体。
待分类实体例如可以为从互联网中获取的数据。
待分类实体例如可以为86版西游记。
在步骤S1230中,获得待分类实体在领域树中所属的第三领域及第四领域。
仍以上述待分类实体为例,例如,通过神经网络模型,可以获得86版待分类实体在领域树中所属的第三领域为影视剧领域,第四领域为名著领域。
在步骤S1240中,根据冲突领域对,从第三领域及第四领域中确定待分类实体的目标领域。
根据该知识图谱的冲突领域对,可以确定第三领域及第四领域为冲突领域对,可以通过人工标注的方法从第三领域及第四领域中确定待分类实体的目标领域,也可以通过神经网络模型从第三领域及第四领域中确定待分类实体的目标领域。
例如,根据该知识图谱的冲突领域对,可以确定影视剧领域及名著领域为冲突领域对,可以通过人工标注的方法,判断出86版西游记属于影视剧领域,不属于名著领域,可以将影视剧领域确定为86版西游记的目标领域。根据本公开实施例提供的方法,可以很容易发现实体分类中的错误类别,例如,将86版西游记分类到名著领域是错误的。
本公开实施例中,通过知识图谱实体领域冲突检测方法获得的知识图谱的冲突领域对,对于被分类到多个领域的实体,可以很容易判断出该实体所属的多个领域是否存在冲突,进而识别出该实体所属的正确分类。对实体进行准确的分类有利于知识图谱构建的下游任务,例如结构对齐、实体融合,最终有效提升了知识图谱整体数据质量,也更好的支撑着依赖知识图谱的系列业务。
图13示意性示出了根据本公开的一实施例的知识图谱实体融合方法的流程图。
本公开实施例提供的知识图谱实体分类方法例如可以对从互联网中获取的数据进行融合处理。
如图13所示,本公开实施例提供的知识图谱实体融合方法可以包括以下步骤。
在步骤S1310中,利用如上述任一知识图谱实体领域冲突检测方法获得知识图谱的冲突领域对。
本公开实施例提供的知识图谱实体领域冲突检测方法例如可以应用在知识图谱实体融合中。
实体融合是指对不同数据源的同一实体信息进行整合,形成更加全面的实体信息。
本领域技术人员可以根据实际情况确定实体融合方法,本公开对此不做限制。
根据知识图谱实体领域冲突检测方法,可以获得该知识图谱的冲突领域对。
在步骤S1320中,获取第一实体和第二实体。
第一实体及第一实体例如可以为从互联网中获取的数据。
例如西游记既可以表示名著,也可以表示影视剧,第一实体例如为名著西游记,第二实体例如为影视剧西游记。
在步骤S1330中,获得第一实体在领域树中所属的第五领域,及第二实体在领域树中所属的第六领域。
例如,可以获得名著西游记在领域树中所属的第五领域为名著领域,影视剧西游记在领域树中所属的第六领域为影视剧领域。
在步骤S1340中,确定第五领域和第六领域属于冲突领域对,不融合第一实体和第二实体。
判断第五领域及第六领域是否属于该知识图谱的冲突领域对,若第五领域及第六领域属于冲突领域对,表示获取的第一实体和第二实体在本质上不相同,不融合第一实体和第二实体。
例如,可以确定名著领域和影视剧领域属于冲突领域对,不融合名著西游记和影视剧西游记。
相关技术中,获取到名称相同的实体时,可能会对实体进行融合。本公开实施例中,通过知识图谱实体领域冲突检测方法获得的知识图谱的冲突领域对,对于名称相同或相似的实体属于的多个领域进行判断,可以确定实体是否实质相同,当该多个领域存在冲突时,可以不融合实体。该方法可以提升知识图谱的数据质量以及构建准确率。
图14示意性示出了根据本公开的一实施例的冲突检测方法的流程图。
如图14所示,本公开实施例提供的冲突检测方法可以包括以下步骤。
在步骤S1410中,获取树形结构。
本公开实施例提供的冲突检测方法可以应用在树形结构检测场景中。例如,物品类别检测,或者,知识图谱构建流程中的Schema(模式)结构冲突检测。
图谱构建是指从互联网质量不一、异构多元的数据中抽取出结构化知识的过程。
在知识图谱中,Schema可以表示实体的结构,Schema可以呈树形结构。例如,人物的Schema结构可以为(姓名、性别),历史人物的Schema结构可以为(姓名、性别、朝代),历史人物可以继承人物的属性,并可以在人物的属性的基础上增加“朝代”等属性。
在步骤S1420中,获取当前实体。
例如,在物品类别检测中,当前实体可以为橙汁。
例如,在Schema结构冲突检测,流行歌曲的Schema结构可以为(歌名,歌手,发行时间),历史人物的Schema结构可以为(姓名、性别、朝代),当前实体可以为(李白、男、唐朝)。
在步骤S1430中,获得当前实体在树形结构中所属的第一元素及第二元素。
例如,在物品类别检测中,获得橙汁在树形结构中所属的第一元素为饮品,第二元素为水果。
例如,在Schema结构冲突检测,获得当前实体(李白、男、唐朝)在树形结构中所属的第一元素为历史人物,第二元素为流行歌曲。
在步骤S1440中,根据第一元素及第二元素在树形结构中的位置关系,将第一元素及第二元素确定为冲突对。
例如,在物品类别检测中,根据饮品及水果在树形结构中的位置关系,饮品及水果没有公共的子元素,可以将饮品及水果确定为冲突对。
例如,在Schema结构冲突检测,根据历史人物及流行歌曲在树形结构中的位置关系,历史人物及流行歌曲存在公共父领域且该公共父元素且该元素位于树形结构的最高层级,可以将历史人物及流行歌曲确定为冲突对。
本公开实施例提供的冲突检测方法可以应用在树形结构检测场景中,通过实体所属的多个元素在树形结构中的位置,可以确定出冲突对,覆盖率很高,同时,该方法逻辑简洁清晰,易于实现,运行迅速,可以提高树形结构构建的准确率。
图15示意性示出了根据本公开的一实施例的知识图谱实体领域冲突检测装置的框图。如图15所示,本公开实施方式提供的知识图谱实体领域冲突检测装置1500可以包括:领域树获取模块1510、第一实体获取模块1520、第一领域获得模块1530、位置确定模块1540、关系确定模块1550、可疑冲突领域对确定模块1560以及冲突领域对获得模块1570。
其中,领域树获取模块1510可以用于获取知识图谱的领域树。第一实体获取模块1520可以用于获取知识图谱中的当前实体。第一领域获得模块1530可以用于获得当前实体在领域树中所属的第一领域及第二领域。位置确定模块1540可以用于分别确定第一领域及第二领域在领域树中的位置。关系确定模块1550可以用于根据第一领域及第二领域在领域树中的位置,确定当前实体的第一领域及第二领域的关系。可疑冲突领域对确定模块1560可以用于确定第一领域及第二领域在领域树中不存在公共子领域,或者,确定第一领域及第二领域在领域树中存在公共父领域且公共父领域为通用领域,将第一领域及第二领域确定为可疑冲突领域对。冲突领域对获得模块1570可以用于根据可疑冲突领域对,获得知识图谱的冲突领域对。
在示例性实施例中,冲突领域对获得模块1570可以包括:第一冲突领域对确定模块,可以用于确定第一领域及第二领域为冲突领域对;子领域获取模块,可以用于分别获取第一领域的第一子领域及第二领域的第二子领域;第二冲突领域对确定模块,可以用于将第一子领域及第二子领域确定为冲突领域对。
在示例性实施例中,冲突领域对获得模块1570可以包括:第三冲突领域对确定模块,可以用于将第一领域及第二子领域确定为冲突领域对;第四冲突领域对确定模块,可以用于将第一子领域及第二领域确定为冲突领域对。
在示例性实施例中,知识图谱实体领域冲突检测装置1500还可以包括:第一非冲突领域对确定模块,可以用于确定第一领域及第二领域在领域树中存在公共父领域,且公共父领域为非通用领域,将第一领域及第二领域确定为非冲突领域对。
在示例性实施例中,知识图谱实体领域冲突检测装置1500还可以包括:第二非冲突领域对确定模块,可以用于确定第一领域及第二领域在领域树中存在公共子领域,将第一领域及第二领域确定为非冲突领域对。
本公开实施例提供的知识图谱实体领域冲突检测装置中的各个单元的具体实现可以参照上述知识图谱实体领域冲突检测方法中的内容,在此不再赘述。
图16示意性示出了根据本公开的一实施例的冲突检测装置的框图。如图16所示,本公开实施方式提供的冲突检测装置1600可以包括:树形结构获取模块1610、第二实体获取模块1620、元素获得模块1630及冲突对确定模块1640。
其中,树形结构获取模块1610可以用于获取树形结构;第二实体获取模块1620可以用于获取当前实体;元素获得模块1630可以用于获得当前实体在树形结构中所属的第一元素及第二元素;冲突对确定模块1640可以用于根据第一元素及第二元素在树形结构中的位置关系,将第一元素及第二元素确定为冲突对。
本公开实施例提供的冲突检测装置中的各个单元的具体实现可以参照上述冲突检测方法中的内容,在此不再赘述。
本公开实施例提供一种知识图谱实体分类装置,该装置可以包括:第二冲突领域对获得模块,可以用于利用上述知识图谱实体领域冲突检测方法获得知识图谱的冲突领域对;待分类实体获取模块,可以用于获取待分类实体;第二领域获得模块,可以用于获得待分类实体在领域树中所属的第三领域及第四领域;目标领域确定模块,可以用于根据冲突领域对,从第三领域及第四领域中确定待分类实体的目标领域。
本公开实施例提供一种知识图谱实体融合装置,该装置可以包括:第三冲突领域对获得模块,可以用于利用上述知识图谱实体领域冲突检测方法获得知识图谱的冲突领域对;第三实体获取模块,可以用于获取第一实体和第二实体;第三领域获取模块,可以用于获得第一实体在领域树中所属的第五领域,及第二实体在领域树中所属的第六领域;实体不融合模块,可以用于确定第五领域和第六领域属于冲突领域对,不融合第一实体和第二实体。
应当注意,尽管在上文详细描述中提及了用于动作执行的设备的若干单元,但是这种划分并非强制性的。实际上,根据本公开的实施方式,上文描述的两个或更多单元的特征和功能可以在一个单元中具体化。反之,上文描述的一个单元的特征和功能可以进一步划分为由多个单元来具体化。
通过以上的实施方式的描述,本领域的技术人员易于理解,这里描述的示例实施方式可以通过软件实现,也可以通过软件结合必要的硬件的方式来实现。因此,根据本公开实施方式的技术方案可以以软件产品的形式体现出来,该软件产品可以存储在一个非易失性存储介质(可以是CD-ROM,U盘,移动硬盘等)中或网络上,包括若干指令以使得一台计算设备(可以是个人计算机、服务器、触控终端、或者网络设备等)执行根据本公开实施方式的方法。
本领域技术人员在考虑说明书及实践这里公开的发明后,将容易想到本公开的其它实施方案。本申请旨在涵盖本公开的任何变型、用途或者适应性变化,这些变型、用途或者适应性变化遵循本公开的一般性原理并包括本公开未公开的本技术领域中的公知常识或惯用技术手段。说明书和实施例仅被视为示例性的,本公开的真正范围和精神由下面的权利要求指出。
应当理解的是,本公开并不局限于上面已经描述并在附图中示出的精确结构,并且可以在不脱离其范围进行各种修改和改变。本公开的范围仅由所附的权利要求来限制。
Claims (14)
1.一种知识图谱实体分类方法,其特征在于,包括:
获取知识图谱的领域树,以及所述知识图谱中的当前实体;
获得所述当前实体在所述领域树中所属的第一领域及第二领域;
分别确定所述第一领域及所述第二领域在所述领域树中的位置;
根据所述第一领域及所述第二领域在所述领域树中的位置,确定所述当前实体的所述第一领域及所述第二领域的关系;
若所述第一领域及所述第二领域在所述领域树中不存在公共子领域,或者,若所述第一领域及所述第二领域在所述领域树中存在公共父领域且所述公共父领域为通用领域,则将所述第一领域及所述第二领域确定为可疑冲突领域对;其中,所述通用领域为包含所述领域树中所有实体的领域;
根据所述可疑冲突领域对,获得所述知识图谱的冲突领域对;
获取待分类实体,以及所述待分类实体在所述领域树中所属的第三领域及第四领域;
根据所述冲突领域对,从所述第三领域及所述第四领域中确定所述待分类实体的目标领域。
2.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,根据所述可疑冲突领域对,获得所述知识图谱的冲突领域对,包括:
若确定所述第一领域及所述第二领域为冲突领域对,则分别获取所述第一领域的第一子领域及所述第二领域的第二子领域;
将所述第一子领域及第二子领域确定为冲突领域对。
3.根据权利要求2所述的方法,其特征在于,根据所述可疑冲突领域对,获得所述知识图谱的冲突领域对,还包括:
若确定所述第一领域及所述第二领域为冲突领域对,则将所述第一领域及所述第二子领域确定为冲突领域对;
将所述第一子领域及所述第二领域确定为冲突领域对。
4.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,还包括:
若确定所述第一领域及所述第二领域在所述领域树中存在公共父领域,且所述公共父领域为非通用领域,则将所述第一领域及所述第二领域确定为非冲突领域对。
5.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,还包括:
若确定所述第一领域及所述第二领域在所述领域树中存在公共子领域,则将所述第一领域及所述第二领域确定为非冲突领域对。
6.一种知识图谱实体融合方法,其特征在于,包括:
获取知识图谱的领域树,以及所述知识图谱中的当前实体;
获得所述当前实体在所述领域树中所属的第一领域及第二领域;
分别确定所述第一领域及所述第二领域在所述领域树中的位置;
根据所述第一领域及所述第二领域在所述领域树中的位置,确定所述当前实体的所述第一领域及所述第二领域的关系;
若所述第一领域及所述第二领域在所述领域树中不存在公共子领域,或者,若所述第一领域及所述第二领域在所述领域树中存在公共父领域且所述公共父领域为通用领域,则将所述第一领域及所述第二领域确定为可疑冲突领域对;其中,所述通用领域为包含所述领域树中所有实体的领域;
根据所述可疑冲突领域对,获得所述知识图谱的冲突领域对;
获取第一实体和第二实体,并获得所述第一实体在所述领域树中所属的第五领域,及所述第二实体在所述领域树中所属的第六领域;
若确定所述第五领域和所述第六领域属于所述冲突领域对,则不融合所述第一实体和所述第二实体。
7.根据权利要求6所述的方法,其特征在于,根据所述可疑冲突领域对,获得所述知识图谱的冲突领域对,包括:
若确定所述第一领域及所述第二领域为冲突领域对,则分别获取所述第一领域的第一子领域及所述第二领域的第二子领域;
将所述第一子领域及第二子领域确定为冲突领域对。
8.根据权利要求7所述的方法,其特征在于,根据所述可疑冲突领域对,获得所述知识图谱的冲突领域对,还包括:
若确定所述第一领域及所述第二领域为冲突领域对,则将所述第一领域及所述第二子领域确定为冲突领域对;
将所述第一子领域及所述第二领域确定为冲突领域对。
9.根据权利要求6所述的方法,其特征在于,还包括:
若确定所述第一领域及所述第二领域在所述领域树中存在公共父领域,且所述公共父领域为非通用领域,则将所述第一领域及所述第二领域确定为非冲突领域对。
10.根据权利要求6所述的方法,其特征在于,还包括:
若确定所述第一领域及所述第二领域在所述领域树中存在公共子领域,则将所述第一领域及所述第二领域确定为非冲突领域对。
11.一种知识图谱实体分类装置,其特征在于,包括:
领域树获取模块,用于获取知识图谱的领域树;
第一实体获取模块,用于获取所述知识图谱中的当前实体;
第一领域获得模块,用于获得所述当前实体在所述领域树中所属的第一领域及第二领域;
位置确定模块,用于分别确定所述第一领域及所述第二领域在所述领域树中的位置;
关系确定模块,用于根据所述第一领域及所述第二领域在所述领域树中的位置,确定所述当前实体的所述第一领域及所述第二领域的关系;
可疑冲突领域对确定模块,用于若所述第一领域及所述第二领域在所述领域树中不存在公共子领域,或者,若所述第一领域及所述第二领域在所述领域树中存在公共父领域且所述公共父领域为通用领域,则将所述第一领域及所述第二领域确定为可疑冲突领域对;其中,所述通用领域为包含所述领域树中所有实体的领域;
冲突领域对获得模块,用于根据所述可疑冲突领域对,获得所述知识图谱的冲突领域对;
待分类实体获取模块,用于获取待分类实体,以及所述待分类实体在所述领域树中所属的第三领域及第四领域;
目标领域确定模块,用于根据所述冲突领域对,从所述第三领域及所述第四领域中确定所述待分类实体的目标领域。
12.一种知识图谱实体融合装置,其特征在于,包括:
领域树获取模块,用于获取知识图谱的领域树;
第一实体获取模块,用于获取所述知识图谱中的当前实体;
第一领域获得模块,用于获得所述当前实体在所述领域树中所属的第一领域及第二领域;
位置确定模块,用于分别确定所述第一领域及所述第二领域在所述领域树中的位置;
关系确定模块,用于根据所述第一领域及所述第二领域在所述领域树中的位置,确定所述当前实体的所述第一领域及所述第二领域的关系;
可疑冲突领域对确定模块,用于若所述第一领域及所述第二领域在所述领域树中不存在公共子领域,或者,若所述第一领域及所述第二领域在所述领域树中存在公共父领域且所述公共父领域为通用领域,则将所述第一领域及所述第二领域确定为可疑冲突领域对;其中,所述通用领域为包含所述领域树中所有实体的领域;
冲突领域对获得模块,用于根据所述可疑冲突领域对,获得所述知识图谱的冲突领域对;
第三实体获取模块,用于获取第一实体和第二实体;
第三领域获取模块,用于获得所述第一实体在所述领域树中所属的第五领域,及所述第二实体在所述领域树中所属的第六领域;
实体不融合模块,用于若确定所述第五领域和所述第六领域属于冲突领域对,则不融合所述第一实体和所述第二实体。
13.一种计算机可读介质,其上存储有计算机程序,其特征在于,所述计算机程序被处理器执行时实现如权利要求1至10中任一项所述的方法。
14.一种电子设备,其特征在于,包括:
至少一个处理器;
存储装置,用于存储至少一个程序,当所述至少一个程序被所述至少一个处理器执行时,使得所述至少一个处理器实现如权利要求1至10中任一项所述的方法。
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Citations (3)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN108268581A (zh) * | 2017-07-14 | 2018-07-10 | 广东神马搜索科技有限公司 | 知识图谱的构建方法及装置 |
CN111046190A (zh) * | 2019-11-28 | 2020-04-21 | 佰聆数据股份有限公司 | 一种基于语义图谱的大数据标签冲突检测方法、系统、存储介质及计算机设备 |
US20200175106A1 (en) * | 2018-11-30 | 2020-06-04 | International Business Machines Corporation | Supervised machine learning models of documents |
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CN108268581A (zh) * | 2017-07-14 | 2018-07-10 | 广东神马搜索科技有限公司 | 知识图谱的构建方法及装置 |
US20200175106A1 (en) * | 2018-11-30 | 2020-06-04 | International Business Machines Corporation | Supervised machine learning models of documents |
CN111046190A (zh) * | 2019-11-28 | 2020-04-21 | 佰聆数据股份有限公司 | 一种基于语义图谱的大数据标签冲突检测方法、系统、存储介质及计算机设备 |
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