申请/专利权人：百度(美国)有限责任公司

申请日：2019-11-21

公开（公告）日：2024-04-16

公开（公告）号：CN111506714B

主分类号：G06F16/332

分类号：G06F16/332;G06F16/35;G06F16/36

优先权：["20190130 US 16/262,618"]

专利状态码：有效-授权

法律状态：2024.04.16#授权;2020.09.01#实质审查的生效;2020.08.07#公开

摘要：本文描述了使用基于知识嵌入的问题回答KEQA框架在知识图上回答问题的实施方式。KEQA实施方式的目标不是直接推断输入问题的头部实体和谓词，而是在KG嵌入空间中联合恢复问题的头部实体、谓词和尾部实体表示。在实施方式中，使用结合各种损失项的联合距离度量来测量预测事实到所有候选事实的距离。在实施方式中，返回具有最小距离的事实作为答案。还公开了联合训练策略的实施方式以获得更好的性能。对各种数据集的性能评估证明了所公开的使用KEQA框架的系统和方法的有效性。

主权项：1.一种使用一个或多个处理器进行问题回答的由计算机实施的方法，所述处理器使得执行步骤，所述步骤包括：使用谓词学习模型在知识图谓词嵌入空间中生成用于包括一个或多个令牌的问题的预测谓词表示；使用头部实体学习模型，在知识图实体嵌入空间中生成用于所述问题的预测头部实体表示；基于关系函数，从所述预测谓词表示和所述预测头部实体表示获取预测尾部实体表示，所述预测谓词表示、所述预测头部实体表示和所述预测尾部实体表示形成预测事实，所述关系函数针对知识图嵌入空间中的事实将头部实体表示和谓词表示与尾部实体表示关联；使用头部实体检测模型识别用于所述问题的一个或多个预测头部实体名称，每个预测头部实体名称包括来自所述问题的一个或多个令牌；在所述知识图中搜索与所述一个或多个预测头部实体名称相关的头部实体同义词；构建包括一个或多个候选事实的候选事实集，每个候选事实包括所述头部实体同义词中的头部实体、谓词和尾部实体；以及基于联合距离度量，选择所述候选事实集中与所述预测事实具有最小联合距离的一个候选事实作为所述问题的答案，其中所述联合距离度量包括：第一距离项，关于所述预测头部实体表示和候选事实中的头部实体的头部实体嵌入表示之间的距离，第二距离项，关于所述预测谓词表示和候选事实中的谓词的谓词嵌入表示之间的距离，和第三距离项，关于所述预测尾部实体表示和候选事实中的尾部实体的尾部实体嵌入表示之间的距离。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 百度(美国)有限责任公司 基于知识图嵌入的问题回答

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