JP2021197132A - 知識表現学習方法、装置、電子機器、記憶媒体及びコンピュータプログラム - Google Patents
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Abstract
Description
Claims (15)
- ナレッジベースからナレッジグラフのサブグラフをサンプリングするステップと、
前記ナレッジグラフのサブグラフをシリアル化して、シリアル化テキストを得るステップと、
事前学習言語モデルを用いて前記ナレッジグラフのサブグラフにおける順序に従って前記シリアル化テキストを読み取り、前記シリアル化テキストにおけるトークンごとの知識表現を学習により得るステップと、を含む知識表現学習方法。 - 前記ナレッジベースからナレッジグラフのサブグラフをサンプリングするステップは、
予め設定されたサンプリング割合で前記ナレッジベースからノードをサンプリングすることと、
前記ノードを始点とし、予め設定されたサンプリング確率に従って子ノードを選択し、予め設定されたサンプリング深さに達するまで連続的にウォークして、前記ナレッジグラフのサブグラフを得ることと、を含む請求項1に記載の方法。 - 前記の前記ナレッジグラフのサブグラフをシリアル化して、シリアル化テキストを得るステップは、
前記ナレッジグラフのサブグラフを幅優先探索して、前記シリアル化テキストを得ることを含む請求項1に記載の方法。 - 前記事前学習言語モデルを用いて前記ナレッジグラフのサブグラフにおける順序に従って前記シリアル化テキストを読み取り、前記シリアル化テキストにおけるトークンごとの知識表現を学習により得るステップは、
前記シリアル化テキスト及び前記ナレッジグラフのサブグラフに基づいて、前記シリアル化テキストに対応するマスク行列及び階層コードを生成することと、
前記シリアル化テキストを前記事前学習言語モデルに入力し、前記事前学習言語モデルを用いて前記シリアル化テキストに対応するマスク行列及び階層コードに従って前記シリアル化テキストを読み取り、前記シリアル化テキストにおけるトークンごとの知識表現を学習により得ることと、を含む請求項1に記載の方法。 - 前記の前記シリアル化テキスト及び前記ナレッジグラフのサブグラフに基づいて、前記シリアル化テキストに対応するマスク行列及び階層コードを生成することは、
前記シリアル化テキストにおける1トークンに、前記1トークンに対応するエンティティ及び関係と、前記1トークンに対応するエンティティの親ノード及び子ノードとのみを取得させることにより、前記シリアル化テキストに対応するマスク行列を構成することと、
前記シリアル化テキストにおけるトークンごとに対応するエンティティ及び関係の前記ナレッジグラフのサブグラフにおける階層に基づいて、前記シリアル化テキストに対応する階層コードを生成することと、を含む請求項4に記載の方法。 - 前記の前記シリアル化テキストを前記事前学習言語モデルに入力し、前記事前学習言語モデルを用いて前記シリアル化テキストに対応するマスク行列及び階層コードに従って前記シリアル化テキストを読み取り、前記シリアル化テキストにおけるトークンごとの知識表現を学習により得ることは、
非構造化テキストを取得することと、
前記非構造化テキストに対応するマスク行列及び階層コードを生成することであって、前記非構造化テキストに対応するマスク行列がすべて1の行列であり、前記非構造化テキストに対応する階層コードがすべて0のコードである、ことと、
前記シリアル化テキスト及び前記非構造化テキストを前記事前学習言語モデルに交互に入力し、前記事前学習言語モデルを用いて前記シリアル化テキストに対応するマスク行列及び階層コードに従って前記シリアル化テキストを読み取り、前記シリアル化テキストにおけるトークンごとの知識表現を学習により得て、前記事前学習言語モデルを用いて前記非構造化テキストに対応するマスク行列及び階層コードに従って前記非構造化テキストを読み取り、前記非構造化テキストにおけるトークンごとの知識表現を学習により得ることと、を含む請求項4に記載の方法。 - ナレッジベースからナレッジグラフのサブグラフをサンプリングするように構成されるサンプリングモジュールと、
前記ナレッジグラフのサブグラフをシリアル化して、シリアル化テキストを得るように構成されるシリアル化モジュールと、
事前学習言語モデルを用いて前記ナレッジグラフのサブグラフにおける順序に従って前記シリアル化テキストを読み取り、前記シリアル化テキストにおけるトークンごとの知識表現を学習により得るように構成される学習モジュールと、を含む知識表現学習装置。 - 前記サンプリングモジュールはさらに、
予め設定されたサンプリング割合で前記ナレッジベースからノードをサンプリングし、
前記ノードを始点とし、予め設定されたサンプリング確率に従って子ノードを選択し、予め設定されたサンプリング深さに達するまで連続的にウォークして、前記ナレッジグラフのサブグラフを得るように構成される請求項7に記載の装置。 - 前記シリアル化モジュールはさらに、
前記ナレッジグラフのサブグラフを幅優先探索して、前記シリアル化テキストを得るように構成される請求項7に記載の装置。 - 前記学習モジュールは、
前記シリアル化テキスト及び前記ナレッジグラフのサブグラフに基づいて、前記シリアル化テキストに対応するマスク行列及び階層コードを生成するように構成される生成サブモジュールと、
前記シリアル化テキストを前記事前学習言語モデルに入力し、前記事前学習言語モデルを用いて前記シリアル化テキストに対応するマスク行列及び階層コードに従って前記シリアル化テキストを読み取り、前記シリアル化テキストにおけるトークンごとの知識表現を学習により得るように構成される学習サブモジュールと、を含む請求項7に記載の装置。 - 前記生成サブモジュールはさらに、
前記シリアル化テキストにおける1トークンに、前記1トークンに対応するエンティティ及び関係と、前記1トークンに対応するエンティティの親ノード及び子ノードとのみを取得させることにより、前記シリアル化テキストに対応するマスク行列を構成し、
前記シリアル化テキストにおけるトークンごとに対応するエンティティ及び関係の前記ナレッジグラフのサブグラフにおける階層に基づいて、前記シリアル化テキストに対応する階層コードを生成するように構成される請求項10に記載の装置。 - 前記学習サブモジュールはさらに、
非構造化テキストを取得することと、
前記非構造化テキストに対応するマスク行列及び階層コードを生成することであって、前記非構造化テキストに対応するマスク行列がすべて1の行列であり、前記非構造化テキストに対応する階層コードがすべて0のコードである、ことと、
前記シリアル化テキスト及び前記非構造化テキストを前記事前学習言語モデルに交互に入力し、前記事前学習言語モデルを用いて前記シリアル化テキストに対応するマスク行列及び階層コードに従って前記シリアル化テキストを読み取り、前記シリアル化テキストにおけるトークンごとの知識表現を学習により得て、前記事前学習言語モデルを用いて前記非構造化テキストに対応するマスク行列及び階層コードに従って前記非構造化テキストを読み取り、前記非構造化テキストにおけるトークンごとの知識表現を学習により得ることと、
を行うように構成される請求項10に記載の装置。 - 1つ又は複数のプロセッサと、
1つ又は複数のプログラムが格納されている記憶装置と、を含み、
前記1つ又は複数のプログラムが前記1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1つ又は複数のプロセッサに請求項1〜6のいずれか一項に記載の方法を実現させる電子機器。 - コンピュータプログラムが格納されているコンピュータ可読媒体であって、前記コンピュータ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1〜6のいずれか一項に記載の方法を実現するコンピュータ可読媒体。
- コンピュータプログラムであって、
前記コンピュータプログラムがプロセッサにより実行されると、請求項1〜6のいずれか一項に記載の方法を実現するコンピュータプログラム。
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