公开(公告)号：CN116957076A

公开(公告)日：2023-10-27

申请号：CN202311063743.9

申请日：2023-08-22

Applicant: 电子科技大学

Inventor： 卢国明 ,  段贵多 ,  许毅 ,  罗光春 ,  宁成彧 ,  冯磊

IPC: G06N5/02 ,  G06F16/901

Abstract: 本发明公开了一种基于路径不确定性的图谱补全方法。该方法包括：确定待补全路径的知识图谱；知识图谱中包括多个待寻径头实体；将知识图谱输入至预先训练得到的路径补全模型中，得到与待寻径头实体相对应的至少一个待选择路径的奖励值；路径补全模型是基于路径编码模型、寻径模型和不确定性推导模型确定的；基于奖励值和预设路径筛选条件，确定目标路径；基于目标路径对知识图谱进行补全处理。解决了现有技术中基于模型概率预测进行图谱补全，导致实体信息挖掘不充分，图谱补全不全面，补全效果差的问题，实现提高图谱信息挖掘的全面性，提高补全后的图谱的完备性，进而提高图谱补全的效果。

公开(公告)号：CN115934962A

公开(公告)日：2023-04-07

申请号：CN202211606450.6

申请日：2022-12-14

Applicant: 电子科技大学

Inventor： 罗光春 ,  卢国明 ,  董强 ,  王玉林 ,  文祎 ,  宁成彧

IPC: G06F16/36 ,  G06F16/332 ,  G06F16/33

Abstract: 本发明公开了一种基于知识图谱的阅读理解分析方法，其中，该方法包括：获取待处理阅读文本；分别确定所述正文部分中各待处理语句所对应的句子知识图，并基于各句子知识图和相邻待处理语句之间的逻辑关系词，构建与所述正文部分相对应的文本知识图；针对所述问答部分中的各问题题干，基于所述文本知识图，在所述正文部分中确定与当前问题题干相关联的答案关联语句；基于所述答案关联语句，对所述当前问题题干相关联的至少一个当前候选答案进行评估，以基于相应的答案评估属性确定目标答案。解决了机器阅读理解在多项式问答中对阅读文本中的问题相对应的答案预测不准确的问题，达到了提高确定阅读文本的问题所对应的目标答案的准确度的效果。