JP2021114291A - 時系列ナレッジグラフ生成方法、装置、デバイス及び媒体 - Google Patents
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Abstract
Description
時系列ナレッジグラフの中のそれぞれの実体関係の有効な時間セグメントの正確性及び完全性を確保することができる。
時間情報によって現在のナレッジ抽出に用いられるコーパスを選別することにより、使用可能なコーパスの適切性及びコーパスの品質を確保することができる。
例示するように、時間情報を含むコーパスを取得することは、コーパスの本文に記載の時間、コーパスのデータのプッシュ時間、コーパスのデータの更新時間及びコーパスのソースに基づいて間接的に獲得された時間を含む時間情報を識別することによって、時間情報を含むコーパスを取得することを含む。異なるソースのコーパスに対してその中の時間情報を識別する方式が異なっても良く、例えば、ウェブページデータに対しては、テキスト識別技術を用いてウェブページの本文から識別することができ、又は、ウェブページの更新時間を用いて取得するか、特定のウェブページラベル/位置に基づいて間接的に取得することができ、百科事典データベースに対しては、データテキストの識別によって、又は、データプッシュ時間等の方式を用いて取得することができる。
なお、多元データは、実体ペア、実体関係及び実体関係の有効期限を表すために用いられるターゲット時間セグメントを含む。特徴抽出モデルは、従来技術における、語句に対して特徴抽出を行うことが可能な任意のモデルによって実現することができ、本実施形態は、具体的に制限しない。例えば、双方向長短期記憶(Bidirectional Long Short-Term Memory、LSTM)に基づく特徴抽出モデルを用い、コーパスの中のそれぞれの語句の中の上下文脈に対して分析し、それぞれの語句の特徴を抽出し、特徴ベクトルの形式で表し、その後、それぞれの語句の中のワードに対して分類タグ付けを行い、それぞれの語句の中のワードを、多元データに含まれる複数のアーギュメントによって分類する。なお、ワードの分類タグ付けは、予め訓練された分類タグ付けモデルを用いて実現することができ、条件付き確率場(conditional random field、CRF)に基づく分類タグ付けモデル等を含むが、これに限らない。本実施形態に記載のワードは、単語構成のワードを含む。
本願の実施形態が開示する時系列ナレッジグラフ生成装置300は、本願の実施形態が開示する時系列ナレッジグラフ生成方法を実行することができ、方法を実行するのに相応する機能モジュール及び有益な効果を有する。本実施形態において詳しく記載されていない内容は、本願の任意の方法の実施形態の中の記載を参照することができる。
メモリ402は、本願の実施形態による非一時的コンピュータ読み取り可能な記憶媒体である。ここで、前記メモリは、少なくとも1つのプロセッサによって実行することができる命令を記憶することにより、前記少なくとも1つのプロセッサは、本願の実施形態による時系列ナレッジグラフ生成方法を実行する。本願の実施形態の非一時的コンピュータ読み取り可能な記憶媒体は、本願の実施形態による時系列ナレッジグラフ生成方法をコンピュータに実行させるために用いられるコンピュータ命令を記憶する。
入力装置403は、入力された数値又は文字情報を受信し、本実施形態における、時系列ナレッジグラフ生成方法を実現するために用いられる電子デバイスのユーザー設定及び機能制御に関するキー信号入力を生成することができ、例えば、タッチスクリーン、キーパッド、マウス、トラックパッド、タッチパッド、ポインティングスティック、1つ又は複数のマウスボタン、トラックボール、ジョイスティック等の入力装置である。出力装置404は、表示デバイス、補助照明装置及び触覚フィードバック装置等を含んでも良く、補助照明装置は、例えば、発光ダイオード(Light Emitting Diode、LED)であり、触覚フィードバック装置は、例えば、振動モーターである。当該表示デバイスは、液晶ディスプレイ(Liquid Crystal Display、LCD)、LEDディスプレイ及びプラズマディスプレイを含んでも良いが、これらに限らない。幾つかの実施形態においては、表示デバイスは、タッチスクリーンであっても良い。
ここで説明するシステムと技術の様々な実施形態は、デジタル電子回路システム、集積回路システム、特定用途向け集積回路(Application Specific Integrated Circuit、ASIC)、コンピュータハードウェア、ファームウェア、ソフトウェア及び/又はそれらの組み合わせにより実現することができる。これらの様々な実施形態は、以下を含んでも良い:少なくとも1つのプログラマブルプロセッサを含むプログラマブルシステムで実行及び/又は解釈することが可能な1つ又は複数のコンピュータプログラムにより実現でき、当該プログラマブルプロセッサは、専用または汎用のプログラマブルプロセッサであり、記憶システム、少なくとも1つの入力装置及び少なくとも1つの出力装置からデータ及び命令を受信し、データ及び命令を、当該記憶システム、当該少なくとも1つの入力装置及び当該少なくとも1つの出力装置に転送することができる。
Claims (16)
- 時間情報を含むコーパスを取得することと、
前記コーパスに対して実体ペア、実体関係及び前記実体関係の有効期限を表すために用いられる前記実体関係のターゲット時間セグメントを含む多元データの抽出を行うことと、
前記実体ペア、実体関係及び前記実体関係のターゲット時間セグメントに基づき、時系列ナレッジグラフを生成することとを含むことを特徴とする時系列ナレッジグラフ生成方法。 - 前記実体関係のターゲット時間セグメントの抽出プロセスは、
前記多元データの抽出により、前記実体関係の複数の時間セグメントを取得することと、
前記複数の時間セグメントに対して融合処理を行い、前記ターゲット時間セグメントを取得することとを含むことを特徴とする請求項1に記載の方法。 - 前記複数の時間セグメントに対して融合処理を行い、前記ターゲット時間セグメントを取得することは、
前記複数の時間セグメントの中のそれぞれの時間セグメントの信用度によって、前記複数の時間セグメントに対して選別することと、
選別された後の時間セグメントに対して時間の順序に従って整合し、前記ターゲット時間セグメントを取得することとを含むことを特徴とする請求項2に記載の方法。 - 前記複数の時間セグメントの中のそれぞれの時間セグメントの信用度によって、前記複数の時間セグメントに対して選別することは、
前記複数の時間セグメントの中のそれぞれの時間セグメントに対応するデータソースの、前記コーパスの中の数を統計することと、
前記数に基づいてそれぞれの時間セグメントの信用度を確定することと、
前記信用度によって前記複数の時間セグメントに対して選別することとを含むことを特徴とする請求項3に記載の方法。 - 前記ターゲット時間セグメントの時間起点及び時間終点にナル値が存在するか否かを確定することと、
ナル値が存在する場合、現在のコーパスと異なるソースの候補コーパスを用いて前記ナル値の有効性を確定することとを更に含むことを特徴とする請求項1に記載の方法。 - 前記コーパスに対して多元データの抽出を行うことは、
予め訓練された特徴抽出モデルを用いて前記コーパスの中のそれぞれの語句に対して特徴の抽出を行うことと、
それぞれの語句の抽出された特徴に基づき、それぞれの語句の中のワードに対して分類タグ付けを行い、前記多元データを取得することとを含むことを特徴とする請求項1に記載の方法。 - 訓練コーパスセット及び前記訓練コーパスセットの中のそれぞれの語句の多元データのタグ付け結果を用い、訓練することで多元データ抽出モデルを取得することにより、前記多元データ抽出モデルを用いて前記特徴抽出及び前記分類タグ付けの操作を行うことを更に含むことを特徴とする請求項6に記載の方法。
- 前記コーパスに対して多元データの抽出を行うことは、
前記コーパスの中のテキストの主題又はテキスト構造を分析することと、
前記テキストの主題が所定主題に属するか、又は、前記テキスト構造が所定テキスト構造に属すれば、異なるデータ抽出方式を用いて前記多元データを抽出することとを含むことを特徴とする請求項1に記載の方法。 - 異なるデータ抽出方式を用いて前記多元データを抽出することは、
ナレッジ抽出ニーズに基づいて予め定義された、実体関係を確定する方式である所定関係抽出方式によって、前記テキストの語句の中から前記実体関係を抽出することと、
前記テキストの中の語句に対して特徴の抽出及びワード分類タグ付けを行うことにより、前記実体ペア及び前記実体関係のターゲット時間セグメントを取得することとを含むことを特徴とする請求項8に記載の方法。 - 前記コーパスに対して多元データの抽出を行った後、ナレッジ抽出ニーズに従って、前記抽出された実体ペアの中の任意の1つのアーギュメント及び前記抽出された実体関係に対して曖昧性解消を行うことと、
曖昧性解消された後の実体ペア及び曖昧性解消された後の実体関係に対して融合を行うこととを更に含むことを特徴とする請求項1に記載の方法。 - 時間情報を含むコーパスを取得することは、
コーパスの本文に記載の時間、コーパスのデータのプッシュ時間、コーパスのデータの更新時間及びコーパスのソースに基づいて間接的に獲得された時間を含む前記時間情報を識別することによって、前記時間情報を含むコーパスを取得することを含むことを特徴とする請求項1に記載の方法。 - 前記多元データは、クインタプルデータ形式を採用し、それぞれは、サブジェクト、実体関係、オブジェクト、関係有効時間起点、関係失効時間終点を含むことを特徴とする請求項1に記載の方法。
- 時間情報を含むコーパスを取得するためのコーパス取得モジュールと、
前記コーパスに対して実体ペア、実体関係及び前記実体関係の有効期限を表すために用いられる前記実体関係のターゲット時間セグメントを含む多元データの抽出を行うためのデータ抽出モジュールと、
前記実体ペア、実体関係及び前記実体関係のターゲット時間セグメントに基づき、時系列ナレッジグラフを生成するためのグラフ生成モジュールとを備えることを特徴とする時系列ナレッジグラフ生成装置。 - 少なくとも1つのプロセッサと、
前記少なくとも1つのプロセッサと通信接続するメモリとを備え、
前記メモリは、前記少なくとも1つのプロセッサにより実行される命令を記憶し、前記命令が前記少なくとも1つのプロセッサにより実行されることにより、前記少なくとも1つのプロセッサは、請求項1〜12のいずれか1項に記載の時系列ナレッジグラフ生成方法を実行することを特徴とする電子デバイス。 - コンピュータ命令が記憶されている非一時的コンピュータ読み取り可能な記憶媒体であって、
前記コンピュータ命令は、前記コンピュータが請求項1〜12のいずれか1項に記載の時系列ナレッジグラフ生成方法を実行するために用いられることを特徴とする非一時的コンピュータ読み取り可能な記憶媒体。 - コンピュータプログラムであって、
プロセッサにより実行されると、請求項1〜12のいずれか1項に記載の時系列ナレッジグラフ生成方法を実行させることを特徴とするコンピュータプログラム。
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Families Citing this family (28)
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---|---|---|---|---|
CN111797241B (zh) * | 2020-06-17 | 2023-08-22 | 北京北大软件工程股份有限公司 | 基于强化学习的事件论元抽取方法及装置 |
CN114255056A (zh) * | 2020-09-19 | 2022-03-29 | 华为技术有限公司 | 广告显示方法及电子设备 |
CN112559757B (zh) * | 2020-11-12 | 2023-12-26 | 中国人民解放军国防科技大学 | 一种时序知识图谱补全的方法及系统 |
CN112380355B (zh) * | 2020-11-20 | 2024-08-13 | 华南理工大学 | 一种时隙异构知识图谱的表示与存储方法 |
CN113342990A (zh) * | 2021-05-25 | 2021-09-03 | 北京百度网讯科技有限公司 | 知识图谱的构建方法和装置 |
US11989193B2 (en) | 2021-06-29 | 2024-05-21 | Samsung Electronics Co., Ltd. | Method and system for modifying search query for a user |
WO2023277342A1 (en) * | 2021-06-29 | 2023-01-05 | Samsung Electronics Co., Ltd. | Method and system for modifying search query for a user |
CN113723073A (zh) * | 2021-07-12 | 2021-11-30 | 大箴(杭州)科技有限公司 | 语料的处理方法及装置、电子设备、存储介质 |
CN113488180B (zh) * | 2021-07-28 | 2023-07-18 | 中国医学科学院医学信息研究所 | 一种临床指南知识建模方法及系统 |
CN114330295A (zh) * | 2021-08-04 | 2022-04-12 | 腾讯科技(深圳)有限公司 | 信息的时效识别、模型训练、推送方法、装置及介质 |
CN113392229A (zh) * | 2021-08-13 | 2021-09-14 | 四川新龟科技有限公司 | 供应链关系构建和预测方法、装置、设备、存储介质 |
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CN114547327A (zh) * | 2022-01-19 | 2022-05-27 | 北京吉威数源信息技术有限公司 | 时空大数据关系图谱生成方法、装置、设备及存储介质 |
CN114637819A (zh) * | 2022-02-17 | 2022-06-17 | 北京邮电大学 | 一种基于时序知识图谱的复杂问答查询方法和装置 |
CN115169658B (zh) * | 2022-06-24 | 2023-11-21 | 南京英诺森软件科技有限公司 | 基于npl和知识图谱的库存消耗预测方法、系统和存储介质 |
CN115344706A (zh) * | 2022-07-22 | 2022-11-15 | 北京海致星图科技有限公司 | 基于知识图谱的时序图可视化方法、装置、存储介质和设备 |
CN116306922B (zh) * | 2023-02-13 | 2023-09-15 | 中国科学院西北生态环境资源研究院 | 数据序列间关系分析方法、装置、存储介质及电子设备 |
CN116662559A (zh) * | 2023-02-15 | 2023-08-29 | 北京北明数科信息技术有限公司 | 一种基于大数据技术的案件知识图谱构建平台及方法 |
CN115858822B (zh) * | 2023-02-21 | 2023-05-26 | 北京网智天元大数据科技有限公司 | 一种时序知识图谱构建方法及系统 |
CN116628628B (zh) * | 2023-04-17 | 2024-01-30 | 华北科技学院(中国煤矿安全技术培训中心) | 基于检索信息的用户信息素养分析方法、系统及存储介质 |
CN116611813B (zh) * | 2023-05-08 | 2024-03-29 | 武汉人云智物科技有限公司 | 一种基于知识图谱的智能运维管理方法及系统 |
CN117012185A (zh) * | 2023-06-20 | 2023-11-07 | 国网山东省电力公司泗水县供电公司 | 基于知识图谱的电网调度方法及系统 |
CN117114739B (zh) * | 2023-09-27 | 2024-05-03 | 数据空间研究院 | 一种企业供应链信息挖掘方法、挖掘系统及存储介质 |
CN117033664B (zh) * | 2023-09-28 | 2024-01-09 | 腾讯科技(深圳)有限公司 | 业务的序列图生成方法、装置、计算机设备和存储介质 |
CN117033666B (zh) * | 2023-10-07 | 2024-01-26 | 之江实验室 | 一种多模态知识图谱的构建方法、装置、存储介质及设备 |
CN117057343B (zh) * | 2023-10-10 | 2023-12-12 | 腾讯科技(深圳)有限公司 | 道路事件识别方法、装置、设备及存储介质 |
CN117171366B (zh) * | 2023-11-03 | 2024-01-30 | 国网信息通信产业集团有限公司 | 用于电网调度运行态势的知识图谱构建方法及系统 |
CN117688110B (zh) * | 2024-02-02 | 2024-04-26 | 山东再起数据科技有限公司 | 数据中台数据血缘图谱构建方法 |
Citations (3)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JP2017076403A (ja) * | 2015-10-16 | 2017-04-20 | バイドゥ・ユーエスエイ・リミテッド・ライアビリティ・カンパニーBaidu USA LLC | 人間から示唆を得た簡単質問応答(hisqa)システム及び方法 |
US20180082183A1 (en) * | 2011-02-22 | 2018-03-22 | Thomson Reuters Global Resources | Machine learning-based relationship association and related discovery and search engines |
JP2019526131A (ja) * | 2016-07-29 | 2019-09-12 | ロヴィ ガイズ, インコーポレイテッド | 静的ナレッジグラフおよび時間的ナレッジグラフに基づいて用語の曖昧性を除去するためのシステムおよび方法 |
Family Cites Families (15)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
US8594996B2 (en) * | 2007-10-17 | 2013-11-26 | Evri Inc. | NLP-based entity recognition and disambiguation |
JP6294076B2 (ja) * | 2011-01-06 | 2018-03-14 | ビオノール イミュノ エーエスBionor Immuno As | 多量体ペプチド |
US11049029B2 (en) | 2015-02-22 | 2021-06-29 | Google Llc | Identifying content appropriate for children algorithmically without human intervention |
US20170329867A1 (en) * | 2016-05-13 | 2017-11-16 | Cognitive Scale, Inc. | Ingesting a Natural Language Query into a Cognitive Graph |
EP3404567A1 (en) * | 2017-05-19 | 2018-11-21 | Fujitsu Limited | A system and a method for discovery of predicted site-specific protein phosphorylation candidates |
CN108427735A (zh) * | 2018-02-28 | 2018-08-21 | 东华大学 | 基于电子病历的临床知识图谱构建方法 |
CN109376864A (zh) * | 2018-09-06 | 2019-02-22 | 电子科技大学 | 一种基于堆叠神经网络的知识图谱关系推理算法 |
CN109785968A (zh) * | 2018-12-27 | 2019-05-21 | 东软集团股份有限公司 | 一种事件预测方法、装置、设备及程序产品 |
CN109933674B (zh) * | 2019-03-22 | 2021-06-04 | 中国电子科技集团公司信息科学研究院 | 一种基于属性聚合的知识图谱嵌入方法及其存储介质 |
CN110119355B (zh) * | 2019-04-25 | 2022-10-28 | 天津大学 | 一种基于知识图谱向量化推理通用软件缺陷建模方法 |
CN110147450B (zh) * | 2019-05-06 | 2021-08-03 | 北京科技大学 | 一种知识图谱的知识补全方法及装置 |
CN110489395B (zh) * | 2019-07-27 | 2022-07-29 | 西南电子技术研究所(中国电子科技集团公司第十研究所) | 自动获取多源异构数据知识的方法 |
CN110543574B (zh) * | 2019-08-30 | 2022-05-17 | 北京百度网讯科技有限公司 | 一种知识图谱的构建方法、装置、设备及介质 |
CN110516160B (zh) * | 2019-08-30 | 2022-04-01 | 中国科学院自动化研究所 | 基于知识图谱的用户建模方法、序列推荐方法 |
CN110569345B (zh) * | 2019-09-04 | 2022-07-29 | 淮阴工学院 | 一种基于实体链接和关系预测的时政知识智能问答方法 |
-
2020
- 2020-01-15 CN CN202010041805.6A patent/CN111221983B/zh active Active
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- 2021-01-15 JP JP2021004678A patent/JP7223785B2/ja active Active
Patent Citations (3)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
US20180082183A1 (en) * | 2011-02-22 | 2018-03-22 | Thomson Reuters Global Resources | Machine learning-based relationship association and related discovery and search engines |
JP2017076403A (ja) * | 2015-10-16 | 2017-04-20 | バイドゥ・ユーエスエイ・リミテッド・ライアビリティ・カンパニーBaidu USA LLC | 人間から示唆を得た簡単質問応答(hisqa)システム及び方法 |
JP2019526131A (ja) * | 2016-07-29 | 2019-09-12 | ロヴィ ガイズ, インコーポレイテッド | 静的ナレッジグラフおよび時間的ナレッジグラフに基づいて用語の曖昧性を除去するためのシステムおよび方法 |
Non-Patent Citations (1)
Title |
---|
ALBERTO GARACIA-DURAN,外2名, "LEARNING SEQUENCE ENCORDERS FOR TEMPORAL KNOWLEDGE GRAPH COMPLETION", JPN6022029022, 4 November 2018 (2018-11-04), pages 4816 - 4821, ISSN: 0004824107 * |
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