JP2020119544A - 知識グラフにおけるデータモデルを取得する方法、装置、機器及び媒体 - Google Patents
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Abstract
Description
Claims (24)
- 知識グラフにおけるデータモデルを取得するための方法であって、
エンティティとオブジェクトとの関係を記述する知識アイテムを受信するステップと、
前記エンティティ、前記関係、及び前記オブジェクトのうちの少なくとも一つに基づいて、前記オブジェクトの複数の候補タイプを決定するステップと、
所定の規則に基づいて、前記複数の候補タイプから、前記知識アイテムとマッチングするデータモデルを生成するためのオブジェクトタイプを決定するステップと、
少なくとも前記オブジェクトタイプに基づいて前記データモデルを生成するステップと、を含む、
ことを特徴とする知識グラフにおけるデータモデルを取得するための方法。 - 前記オブジェクトの複数の候補タイプを決定するステップは、
前記知識アイテムにおける、前記関係を記述する単語を複数の分詞に分割するステップと、
前記複数の分詞のうちの一つに基づいて前記オブジェクトの第1の候補タイプを決定するステップと、を含む、
ことを特徴とする請求項1に記載の方法。 - 前記オブジェクトの複数の候補タイプを決定するステップは、
前記知識アイテムにおける、前記オブジェクトを記述する単語の品詞を決定するステップと、
前記品詞に基づいて、前記オブジェクトが所定の非物事タイプとマッチングするか否かを決定するステップと、
前記オブジェクトが前記所定の非物事タイプとマッチングすると決定されたことに応答して、前記所定の非物事タイプを前記オブジェクトの第2の候補タイプとして決定するステップと、を含む、
ことを特徴とする請求項1に記載の方法。 - 前記所定の非物事タイプは、テキストタイプ、時間タイプ、数字タイプ、数量タイプ、及び列挙タイプのうちの一つである、
ことを特徴とする請求項1に記載の方法。 - 前記オブジェクトの複数の候補タイプを決定するステップは、
前記エンティティと前記関係を持つオブジェクトタイプを予測することによって、前記オブジェクトの第3の候補タイプを決定するステップを含む、
ことを特徴とする請求項1に記載の方法。 - 前記オブジェクトの複数の候補タイプを決定するステップは、
前記エンティティの複数のエンティティ上位語を決定するステップと、
前記オブジェクトの複数のオブジェクト上位語を決定するステップと、
前記複数のエンティティ上位語と前記複数のオブジェクト上位語とから前記知識アイテムのセマンティックとのマッチング度が最も高いエンティティ上位語とオブジェクト上位語との組み合わせを決定するステップと、
前記組み合わせにおける前記オブジェクト上位語に基づいて、前記オブジェクトの第4の候補タイプを決定するステップと、を含む、
ことを特徴とする請求項1に記載の方法。 - 前記オブジェクトの複数の候補タイプを決定するステップは、
前記知識アイテムのセマンティックに基づいて、前記オブジェクトが所定のオブジェクトタイプ集合におけるオブジェクトタイプとマッチングするか否かを決定するステップと、
前記オブジェクトが前記所定のオブジェクトタイプ集合におけるオブジェクトタイプとマッチングすると決定されたことに応答して、マッチングしたオブジェクトタイプを前記オブジェクトの第5の候補タイプとして決定するステップと、を含む、
ことを特徴とする請求項1に記載の方法。 - 前記複数の候補タイプから、前記データモデルを生成するための前記オブジェクトタイプを決定するステップは、
前記所定の規則に基づいて、前記複数の候補タイプのうちの一つを、前記データモデルを生成するための前記オブジェクトタイプとして選択するステップを含む、
ことを特徴とする請求項1に記載の方法。 - 前記複数の候補タイプは、少なくとも第6の候補タイプと第7の候補タイプとを含み、前記複数の候補タイプから、前記データモデルを生成するための前記オブジェクトタイプを決定するステップは、
前記第6の候補タイプと前記第7の候補タイプとの共通の上位語を決定するステップと、
前記共通の上位語に基づいて、前記データモデルを生成するための前記オブジェクトタイプを決定するステップと、を含む、
ことを特徴とする請求項1に記載の方法。 - 前記方法は、
複数のエンティティと複数のオブジェクトとの対応関係を記述する複数の知識アイテムを受信するステップと、
前記複数の知識アイテムとマッチングする複数のデータモデルを生成するステップであって、前記複数のデータモデルは、少なくとも第1のデータモデルと第2のデータモデルとを含み、前記第1のデータモデルは、第1のエンティティタイプと第1の関係を持つ第1のオブジェクトタイプを示し、前記第2のデータモデルは、前記第1のエンティティタイプと前記第1の関係を持つ第2のオブジェクトタイプを示すステップと、
前記第1のオブジェクトタイプが前記第2のオブジェクトタイプと異なることに応答して、前記複数のオブジェクトから、前記第1のオブジェクトタイプとマッチングするオブジェクトの第1の数と、前記第2のオブジェクトタイプとマッチングするオブジェクトの第2の数とを決定するステップと、
前記第1の数と前記第2の数とに基づいて、前記第1のデータモデル及び前記第2のデータモデルの少なくとも一方を保持するステップと、をさらに含む、
ことを特徴とする請求項1に記載の方法。 - 前記第1のデータモデル及び前記第2のデータモデルの少なくとも一方を保持するステップは、
前記第1のオブジェクトタイプが前記第2のオブジェクトタイプの上位語であることに応答して、前記第2の数と前記第1の数との比率が所定の閾値を超えたか否かを決定するステップと、
前記比率が前記所定の閾値を超えたことに応答して、前記第2のデータモデルを保持し、前記複数のデータモデルから前記第1のデータモデルを除去するステップと、
前記比率が前記所定の閾値を超えていないことに応答して、前記第1のデータモデルと前記第2のデータモデルとの両方を保持するステップと、を含む、
ことを特徴とする請求項10に記載の方法。 - 知識グラフにおけるデータモデルを取得するための装置であって、
エンティティとオブジェクトとの関係を記述する知識アイテムを受信するように構成される第1の受信モジュールと、
前記エンティティ、前記関係、及び前記オブジェクトのうちの少なくとも一つに基づいて、前記オブジェクトの複数の候補タイプを決定するように構成される第1の決定モジュールと、
所定の規則に基づいて、前記複数の候補タイプから、前記知識アイテムに対応するオブジェクトタイプを決定するように構成される第2の決定モジュールと、
少なくとも前記オブジェクトタイプに基づいて前記データモデルを生成するように構成される第1の生成モジュールと、を含む、
ことを特徴とする知識グラフにおけるデータモデルを取得するための装置。 - 前記第1の決定モジュールは、さらに、
前記知識アイテムにおける、前記関係を記述する単語を複数の分詞に分割し、
前記複数の分詞のうちの一つに基づいて前記オブジェクトの第1の候補タイプを決定するように構成される、
ことを特徴とする請求項12に記載の装置。 - 前記第1の決定モジュールは、さらに、
前記知識アイテムにおける、前記オブジェクトを記述する単語の品詞を決定し、
前記品詞に基づいて、前記オブジェクトが所定の非物事タイプとマッチングするか否かを決定し、
前記オブジェクトが前記所定の非物事タイプとマッチングすると決定したことに応答して、前記所定の非物事タイプを前記オブジェクトの第2の候補タイプとして決定するように構成される、
ことを特徴とする請求項12に記載の装置。 - 前記所定の非物事タイプは、テキストタイプ、時間タイプ、数字タイプ、数量タイプ、及び列挙タイプのうちの一つである、
ことを特徴とする請求項12に記載の装置。 - 前記第1の決定モジュールは、さらに、
前記エンティティと前記関係を持つオブジェクトタイプを予測することによって、前記オブジェクトの第3の候補タイプを決定するように構成される、
ことを特徴とする請求項12に記載の装置。 - 前記第1の決定モジュールは、さらに、
前記エンティティの複数のエンティティ上位語を決定し、
前記オブジェクトの複数のオブジェクト上位語を決定し、
前記複数のエンティティ上位語と前記複数のオブジェクト上位語から前記知識アイテムのセマンティックとのマッチング度が最も高いエンティティ上位語とオブジェクト上位語との組み合わせを決定し、
前記組み合わせにおける前記オブジェクト上位語に基づいて、前記オブジェクトの第4の候補タイプを決定するように構成される、
ことを特徴とする請求項12に記載の装置。 - 前記第1の決定モジュールは、さらに、
前記知識アイテムのセマンティックに基づいて、前記オブジェクトが所定のオブジェクトタイプ集合におけるオブジェクトタイプとマッチングするか否かを決定し、
前記オブジェクトが前記所定のオブジェクトタイプ集合におけるオブジェクトタイプとマッチングすると決定したことに応答して、マッチングしたオブジェクトタイプを前記オブジェクトの第5の候補タイプとして決定するように構成される、
ことを特徴とする請求項12に記載の装置。 - 前記第2の決定モジュールは、さらに、
前記所定の規則に基づいて、前記複数の候補タイプのうちの一つを、前記データモデルを生成するための前記オブジェクトタイプとして選択するように構成される、
ことを特徴とする請求項12に記載の装置。 - 前記複数の候補タイプは、少なくとも第6の候補タイプと第7の候補タイプとを含み、前記第2の決定モジュールは、さらに、
前記第6の候補タイプと前記第7の候補タイプとの共通の上位語を決定し、
前記共通の上位語に基づいて、前記データモデルを生成するための前記オブジェクトタイプを決定するように構成される、
ことを特徴とする請求項12に記載の装置。 - 前記装置は、
複数のエンティティと複数のオブジェクトとの対応関係を記述する複数の知識アイテムを受信するように構成される第2の受信モジュールと、
前記複数の知識アイテムとマッチングする複数のデータモデルを生成するように構成される第2の生成モジュールであって、前記複数のデータモデルは、少なくとも第1のデータモデルと第2のデータモデルとを含み、前記第1のデータモデルは、第1のエンティティタイプと第1の関係を持つ第1のオブジェクトタイプを示し、前記第2のデータモデルは、前記第1のエンティティタイプと前記第1の関係を持つ第2のオブジェクトタイプを示す第2の生成モジュールと、
前記第1のオブジェクトタイプが前記第2のオブジェクトタイプと異なることに応答して、前記複数のオブジェクトから、前記第1のオブジェクトタイプとマッチングするオブジェクトの第1の数と、前記第2のオブジェクトタイプとマッチングするオブジェクトの第2の数とを決定するように構成される第3の決定モジュールと、
前記第1の数と前記第2の数とに基づいて、前記第1のデータモデル及び前記第2のデータモデルの少なくとも一方を保持するように構成される保持モジュールと、をさらに含む、
ことを特徴とする請求項12に記載の装置。 - 前記保持モジュールは、さらに、
前記第1のオブジェクトタイプが前記第2のオブジェクトタイプの上位語であることに応答して、前記第2の数と前記第1の数との比率が所定の閾値を超えたか否かを決定し、
前記比率が前記所定の閾値を超えたことに応答して、前記第2のデータモデルを保持し、前記複数のデータモデルから前記第1のデータモデルを除去し、
前記比率が前記所定の閾値を超えていないことに応答して、前記第1のデータモデルと前記第2のデータモデルとの両方を保持するように構成される、
ことを特徴とする請求項21に記載の装置。 - 知識グラフにおけるデータモデルを取得するための機器であって、
一つ又は複数のプロセッサと、
一つ又は複数のプログラムを記憶するための記憶装置と、を含み、
前記一つ又は複数のプログラムが前記一つ又は複数のプロセッサによって実行される場合に、前記一つ又は複数のプロセッサが、請求項1〜11のいずれかに記載の方法を実現する、
ことを特徴とする知識グラフにおけるデータモデルを取得するための機器。 - コンピュータプログラムが記憶されているコンピュータ読み取り可能な記憶媒体であって、
前記プログラムがプロセッサによって実行される場合に、請求項1〜11のいずれかに記載の方法が実現される、
ことを特徴とするコンピュータ読み取り可能な記憶媒体。
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