公开(公告)号：CN115455197A

公开(公告)日：2022-12-09

申请号：CN202211066885.6

申请日：2022-09-01

Applicant: 电子科技大学

Inventor： 段贵多 ,  解修蕊 ,  朱大勇 ,  罗光春 ,  李文泰 ,  赵桀浩

IPC: G06F16/36 ,  G06F16/35 ,  G06F40/211 ,  G06F40/289 ,  G06N5/02 ,  G06N5/04 ,  G06N3/04

Abstract: 本发明涉及自然语言处理领域，其公开了一种融合位置感知细化的对话关系抽取方法，解决现有技术中对话文本的相似结构信息带来的干扰，无法对节点进行分类，没有考虑对话数据的独特性带来的关系抽取准确性不高的问题。本发明的方法，首先，基于对对话的句法分析，获得实体的提及词；然后，基于提及词和对话信息，构建异构提及对话图并初始化节点特征；再然后，通过在异构提及对话图上使用位置感知细化的图注意力网络，获得更新后的节点特征，并通过合并节点得到实体对话图；最后，通过融合实体对话图中实体对实体间的路径信息，推理得到实体对之间的关系。

公开(公告)号：CN115186819A

公开(公告)日：2022-10-14

申请号：CN202210710090.8

申请日：2022-06-22

Applicant: 电子科技大学

Inventor： 段贵多 ,  秦科 ,  解修蕊 ,  罗光春 ,  赵桀浩 ,  李文泰

IPC: G06N5/02 ,  G06N3/04

Abstract: 本发明涉及知识图谱技术领域，其公开了一种结合子图结构和关系类型的知识图谱补全方法，弥补现有方法未能有效利用关系类型信息为新实体生成嵌入特征的缺陷，使其在OOKB问题下能更好地完成知识图谱补全任务。首先对知识图谱正样本数据进行预处理，将原知识图谱转换为关系图，通过负采样操作扩充样本数据，并为每个样本抽取一个样本子图；然后随机初始化关系的初始特征，并根据位置信息设置实体的初始特征；然后通过图自编码器优化关系特征,并利用图神经网络提取子图的结构信息从而更新实体特征，并训练该模型；在执行具体的补全任务时，在得到候选三元组的嵌入特征后，通过评分函数计算三元组得分，最后根据得分排序结果完成补全任务。