(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 202210884259.1 (22)申请日 2022.07.25 (71)申请人 平安科技 （深圳） 有限公司 地址 518000 广东省深圳市福田区福田街 道福安社区益田路5033号平 安金融中 心23楼 (72)发明人 朱运　李夏昕　乔建秀　 (74)专利代理 机构 深圳市沃德知识产权代理事 务所(普通 合伙) 44347 专利代理师 高杰　于志光 (51)Int.Cl. G06F 16/335(2019.01) G06F 16/33(2019.01) G06F 16/36(2019.01) G06N 5/02(2006.01)G06N 3/04(2006.01) G06N 3/08(2006.01) (54)发明名称 基于知识图谱的信息检索方法、 装置、 设备 及存储介质 (57)摘要 本发明涉及人工智能领域， 揭露一种基于知 识图谱的信息检索方法， 包括： 获取原始 语料集， 定义原始 语料集中的语料实体及语料关系； 将语 料实体与语料关系进行知识抽取， 得到语料三元 组结构； 将语料三元组结构与预设的知识库进行 知识融合， 得到知 识图谱； 获取待检索语料集， 分 别识别待检索语料集的语料意图及待检索语料 集对应的待检索语料实体， 根据语料意图从知识 图谱中提取与待检索语料实体对应的检索结果。 本发明还涉及一种区块链技术， 检索结果可存储 在区块链节 点中。 本发明还提出一种基于知 识图 谱的信息检索装置、 设备 以及介质。 本发明可 以 提高信息 检索的效率及准确率。 权利要求书2页 说明书14页 附图3页 CN 115146052 A 2022.10.04 CN 115146052 A 1.一种基于知识图谱的信息检索方法， 其特 征在于， 所述方法包括： 获取原始语料集， 定义所述原 始语料集中的语料实体及语料关系； 将所述语料实体与所述语料关系进行知识抽取， 得到语料三元组结构； 将所述语料三元组结构与预设的知识库进行知识融合， 得到知识图谱； 获取待检索语料集， 分别识别所述待检索语料集的语料意图及所述待检索语料集对应 的待检索语料实体， 根据所述语料意图从所述知识图谱中提取与所述待检索语料实体对应 的检索结果。 2.如权利要求1所述的基于知识图谱的信 息检索方法， 其特征在于， 所述将所述语料实 体与所述语料关系进行知识抽取， 得到语料三元组结构， 包括： 利用训练完成的语料抽取模型中的实体抽取网络将所述语料实体进行实体抽取， 语料 实体特征； 利用所述语料抽取模型中的关系抽取网络将所述语料关系 进行语料关系抽取， 得到语 料关系特 征； 将所述语料实体特征及所述语料实体特征输入至所述语料抽取模型中的激活函数， 得 到所述语料三元组结构。 3.如权利要求1所述的基于知识图谱的信 息检索方法， 其特征在于， 所述将所述语料三 元组结构与预设的知识库进行知识融合， 得到知识图谱， 包括： 将所述语料三元组结构中的语料实体及所述知识库中的语料实体分别进行语义编码， 得到三元组实体指称项及 知识实体指称项； 计算所述三元组实体指称项与所述知识实体指称项之间的相似度， 在所述相似度 大于 预设阈值时， 将所述语料三元组结构 中的语料实体与所述知识库中的语料实体进行合并， 得到所述知识图谱。 4.如权利要求1所述的基于知识图谱的信 息检索方法， 其特征在于， 所述分别识别所述 待检索语料集的语料意图及所述待检索语料集对应的待检索语料实体， 包括： 利用训练完成的意图识别模型中的嵌入层将所述待检索语料集进行分词， 得到语料词 向量集； 利用所述意图识别模型中的注意力 机制层将所述语料词向量集进行特征提取， 得到语 料特征向量集； 利用所述 意图识别模型中的激活函数输出 所述语料 特征向量集的语料意图； 利用训练完成的实体识别模型中的卷积层提取所述待检索语料集的特征序列， 得到检 索语料向量 集； 利用所述实体识别模型中的循环层预测所述检索语料向量 集的语料 标签集； 利用所述实体识别模型中的转录层整合所述语料 标签集， 得到所述待检索语料实体。 5.如权利要求1所述的基于知识图谱的信 息检索方法， 其特征在于， 所述根据 所述语料 意图从所述知识图谱中提取与所述待检索语料实体对应的检索结果， 包括： 将所述语料意图与 所述待检索语料实体转化为查询语句， 根据 所述查询语句从所述知 识图谱中查询所述待检索语料实体对应的目标检索语料， 并将所述目标检索语料作为所述 待检索语料的检索结果。 6.如权利要求1所述的基于知识图谱的信 息检索方法， 其特征在于， 所述定义所述原始权　利　要　求　书 1/2 页 2 CN 115146052 A 2语料集中的语料实体及语料关系， 包括： 定义所述原始语料集中的实体类型， 根据所述实体类型将所述原始语料集进行标注， 得到所述语料实体； 定义所述语料实体之间的关系类型， 根据所述关系类型将所述语料实体进行标注， 得 到所述语料关系。 7.一种基于知识图谱的信息检索装置， 其特 征在于， 所述装置包括： 语料实体及关系定义模块， 用于获取原始语料集， 定义所述原始语料集中的语料实体 及语料关系； 知识抽取模块， 用于将所述语料实体与所述语料关系进行知识抽取， 得到语料三元组 结构； 知识融合模块， 用于将所述语料三元组结构与预设的知识库进行知识融合， 得到知识 图谱； 信息检索模块， 用于获取待检索语料集， 分别识别所述待检索语料集的语料意图及所 述待检索语料集对应的待检索语料实体， 根据所述语料意图从所述知识图谱中提取与所述 待检索语料实体对应的检索结果。 8.如权利要求7所述的基于知识图谱的信 息检索装置， 其特征在于， 所述将所述语料实 体与所述语料关系进行知识抽取， 得到语料三元组结构， 包括： 利用训练完成的语料抽取模型中的实体抽取网络将所述语料实体进行实体抽取， 语料 实体特征； 利用所述语料抽取模型中的关系抽取网络将所述语料关系 进行语料关系抽取， 得到语 料关系特 征； 将所述语料实体特征及所述语料实体特征输入至所述语料抽取模型中的激活函数， 得 到所述语料三元组结构。 9.一种电子设备， 其特 征在于， 所述电子设备包括： 至少一个处 理器； 以及， 与所述至少一个处 理器通信连接的存 储器； 其中， 所述存储器存储有可被所述至少一个处理器执行的计算机程序， 所述计算机程序被所 述至少一个处理器执行， 以使 所述至少一个处理器能够执行如权利要求 1至7中任一项所述 的基于知识图谱的信息检索方法。 10.一种计算机可读存储介质， 存储有计算机程序， 其特征在于， 所述计算机程序被处 理器执行时实现如权利要求1至7中任一项所述的基于知识图谱的信息检索方法。权　利　要　求　书 2/2 页 3 CN 115146052 A 3