(19)国家知识产权局 (12)发明 专利申请 (10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请 号 20221090839 9.8 (22)申请日 2022.07.29 (71)申请人 北京邮电大 学 地址 100876 北京市海淀区西土城路10号 北京邮电大 学新科研楼627室 (72)发明人 鄂海红　林学渊　周庚显　罗浩然　 李泞原　胡天翼　孙明志　宋美娜　 (74)专利代理 机构 北京清亦华知识产权代理事 务所(普通 合伙) 11201 专利代理师 孟洋 (51)Int.Cl. G06F 16/332(2019.01) G06F 16/33(2019.01) G06F 16/36(2019.01) G06N 3/04(2006.01)G06N 3/08(2006.01) G06N 5/04(2006.01) (54)发明名称 基于向量逻辑的知识图谱多跳推理方法及 装置 (57)摘要 本发明提出一种基于向量逻辑的知识图谱 多跳推理方法与装置， 其中方法包括， 获取知识 图谱， 将知识图谱中的的知识与知识的描述信息 解耦合， 得到知识图谱数据； 根据知识图谱数据 构建知识图谱多跳推理模型， 知识图谱多跳推理 模型用于在知识图谱上进行多跳逻辑推理； 获取 知识图谱中的查询请求； 根据知识图谱多跳推理 模型获得查询请求对应的答案实体集。 本发明可 以在各类场景中的知识图谱回答涉及多跳查询。 权利要求书2页 说明书8页 附图3页 CN 115269799 A 2022.11.01 CN 115269799 A 1.一种基于向量逻辑的知识图谱多跳推理方法， 其特 征在于， 包括以下步骤： 获取知识图谱， 将所述知识图谱中的知识与所述知识 的描述信息解耦合， 得到知识图 谱数据； 根据所述知识图谱数据构建知识图谱多跳推理模型， 所述知识图谱多跳推理模型用于 在所述知识图谱上进行多跳 逻辑推理； 获取所述知识图谱中的查询请求； 根据所述知识图谱多跳推理模型获得 所述查询请求对应的答案实体集。 2.根据权利要求1所述的方法， 其特征在于， 所述根据所述知识图谱数据构建知识图谱 多跳推理模型， 包括： 将所述知识图谱数据标准 化， 获取标准化后的知识图谱数据； 通过所述标准 化后的知识图谱数据对知识图谱多跳推理模型进行训练。 3.根据权利要求2所述的方法， 其特征在于， 所述知识图谱多跳推理模型的输入包括： 特征部分和逻辑部分， 以( θf, θl)分别代表嵌入的特征部分和逻辑部分， 其中θf∈[‑L,L]d， θl ∈[0,1]d， L代表特征的边界， θl代表逻辑的不确定性， d为嵌入空间的维度； 查询q的嵌入记 为Vq＝( θf, θl),实体的嵌入记为v＝( θf,0)； 查询q的实体集 合记为[q]； 所述知识图谱多跳推理模型通过关系映射运算符处理关系运算， 并依据向量逻辑的规 则处理逻辑运算符。 4.根据权利要求3所述的方法， 其特征在于， 所述知识图谱多跳推理模型通过关系映射 运算符处理关系运 算， 包括： 通过关系映射运算符fr， 将一个实体集合 的嵌入Vq， 根据关系r映射到另一个实体集合 的嵌入Vq′， 定义关系的嵌入r＝( θf,r, θl,r)， 则关系映射 运算符fr定义为 fr(Vq)＝g(MLP([ θf+θf,r； θl+θl,r]))， 其中， MLP :R2d→R2d为一个多层神经网络， [； ]代 表拼接操作， g为激活函数， 定义如下： 其中， tanh为双曲正切函数， σ 为Sigmo id函数。 5.根据权利要求3所述的方法， 其特征在于， 所述依据向量逻辑的规则处理逻辑运算 符， 包括： 定义取交集后的询问q的嵌入为Vq＝(θf,θl) ， 待取交集的询问qi的嵌入为 则交运算符的定义如下： 其中， αi为注意力权 重， 通过神经网络学习获得： 其中， MLP :R2d→Rd为一个多层神经网络， [； ]为 拼接操作。 6.根据权利要求3所述的方法， 其特征在于， 所述依据向量逻辑的规则处理逻辑运算权　利　要　求　书 1/2 页 2 CN 115269799 A 2符， 包括： 定义取并集后q的嵌入为Vq， 待取并集的qi的嵌入为 则并运算符的定义 如下： 其中， αi为注意力权 重。 7.根据权利要求3所述的方法， 其特征在于， 所述依据向量逻辑的规则处理逻辑运算 符， 包括： 定义取补后询问的嵌入为 原询问的嵌入为Vq＝( θf, θl)， 则补运 算定义为： θ′f＝L*tanh(MLP [ θf； θl])， θ′l＝1‑θl， 其中， MLP :R2d→Rd为一个多层神经网络， [； ]为 拼接操作。 8.根据权利要求1所述的方法， 其特征在于， 所述获取所述知识图谱中的查询请求， 还 包括： 对所述查询请求进行翻译。 9.一种基于向量逻辑的知识图谱多跳推理装置， 其特 征在于， 包括： 数据管理模块， 用于获取知识图谱， 将所述知识图谱中的知识与所述知识 的描述信息 解耦合， 得到知识图谱数据； 构建模块， 用于根据所述知识图谱数据构建知识图谱多跳推理模型， 所述知识图谱多 跳推理模型用于在所述知识图谱上进行多跳 逻辑推理； 获取模块， 用于获取 所述知识图谱中的查询请求； 推理模块， 用于根据所述知识图谱多跳推理模型获得所述查询请求对应的答案实体 集。 10.根据权利要求9所述的方法， 其特 征在于， 所述构建模块， 还用于： 将所述知识图谱数据标准 化， 获取标准化后的知识图谱数据； 通过所述标准 化后的知识图谱数据对知识图谱多跳推理模型进行训练。权　利　要　求　书 2/2 页 3 CN 115269799 A 3