(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 202210605631.0 (22)申请日 2022.05.31 (71)申请人 国家计算机网络与信息安全管理中 心 地址 100029 北京市朝阳区裕民路甲3号 (72)发明人 王禄恒　付培国　孙立远　赵志云　 葛自发　孙小宁　万欣欣　李欣　 袁钟怡　王晴　杜宛真　谢祎　 朱家祺　 (74)专利代理 机构 北京远大卓悦知识产权代理 有限公司 1 1369 专利代理师 俞牡丹 (51)Int.Cl. G06F 16/36(2019.01) G06F 16/35(2019.01)G06F 40/30(2020.01) G06K 9/62(2022.01) G06N 5/02(2006.01) (54)发明名称 基于语义交互匹配网络的知识图谱补全方 法及系统 (57)摘要 本发明公开了基于语义交互匹配网络的知 识图谱补全 方法， 其包括以下步骤： S1、 将数据集 划分为训练子集、 验证子集和测试子集； S2、 设定 初始参数K、 θ1、 θ2； S3、 构建支持集、 查询集和 负样本集； S4、 获取第一子图表示、 第二子图表示 和第三子图表示； S5、 计算得相似度得分一和相 似度得分二； S6、 计算损失函数值L； S7、 获取知识 谱图补全模型； S8、 将补全信息补入至待补全的 知识图谱中。 本发明通过捕获实体邻居之间的语 义交互来增强实体表示， 实现了对小样本数据的 知识图谱的补全工作， 并取得了较好的成果， 大 大提升了知识图谱补全技术的泛用性、 可拓展 性， 促进了知识图谱在当前尚不完善的特定领域 的普及。 权利要求书2页 说明书9页 附图2页 CN 115129884 A 2022.09.30 CN 115129884 A 1.基于语义交 互匹配网络的知识图谱补全方法， 其特 征在于， 包括以下步骤： S1、 将知识图谱数据集划分为训练子集、 验证子集和 测试子集； S2、 设定初始参数K、 θ1、 θ2； K为支持集大小； θ1为交互式子图编码器的学习参数； θ2为交 互式匹配处 理器的学习参数； S3、 基于数据集分别构建支持集、 查询集和负 样本集； S4、 将支持集、 查询集和负样本集中的三元组分别通过交互式子图编码器转换为第一 子图表示、 第二子图表示和第三子图表示； S5、 将第一子图表示和第二子图表示输入至交互式匹配处理器中， 计算得相似度得分 一； 第一子图表示和第三子图表示输入至交 互式匹配处 理器中， 计算得相似度得分二； S6、 引入损失函数， 基于测试子集、 相似度得分一和相似度 得分二计算损失函数值L； 基 于训练子集 根据梯度下降法更新 参数θ1、 θ2； 基于验证子集更新 参数K； S7、 重复S3～S6， 直至训练过程结束， 得到知识谱图补全 模型； S8、 将待补全的知识图谱输入至知识图谱补全模型中， 最高分数对应的三元组为补全 信息， 将补全信息补入至待补全的知识图谱中。 2.如权利要求1所述的基于语义交互匹配网络的知识图谱补全方法， 其特征在于， 步骤 S3具体为： 从训练子集中抽取一个数据集并从该数据集中抽取K个三元组形成支持集， 该数据集 中剩余的三元组形成查询集； 对于查询集中的任一三元组， 在数据集的尾实体字典中查询 与该三元组的尾实体不一致的其中一个尾实体， 并将查询到的尾实体替换成该三元组的尾 实体， 用经 过尾实体替换的三元组构建得负 样本集。 3.如权利要求2所述的基于语义交互匹配网络的知识图谱补全方法， 其特征在于， 步骤 S4具体为： 对于支持集中任一三元组， 查找其一阶头邻居与尾邻居， 并将二者输入至交互式子 图 编码器中获得 该三元组对应的第一子图表示； 对于查询集中的任一三元组， 查找其一阶头邻居与尾邻居， 并将二者输入至交互式子 图编码器中获得 该三元组对应的第二子图表示； 对于负样本集中的任一三元组， 查找其一阶头邻居与尾邻居， 并将二者输入至交互式 子图编码器中获得 该三元组对应的第三子图表示。 4.如权利要求3所述的基于语义交互匹配网络的知识图谱补全方法， 其特征在于， 步骤 S6中损失函数表达式为： 其中为Q‑ r为负样本集， Qr为查询集， 为负样本集的三元组； 为查询集的三元组； Sr 为支持集； r是分隔查询集与负 样本集的边界。 5.基于语义交 互匹配网络的知识图谱补全系统， 其特 征在于， 包括： 数据预处 理模块， 其用于将数据集划分为训练子集、 验证子集和 测试子集； 参数设定模块， 其用于设定初始参数K、 θ1、 θ2； K为支持集大小； θ1为交互式子图编码器 的学习参数； θ2为交互式匹配处 理器的学习参数；权　利　要　求　书 1/2 页 2 CN 115129884 A 2文本生成模块， 其用于基于数据集分别构建支持集、 查询集和负 样本集； 编码器转换模块， 其用于将支持集、 查询集和负样本集中的三元组分别通过交互式子 图编码器转换为第一子图表示、 第二子图表示和第三子图表示； 匹配处理器转换模块， 其用于将第 一子图表示和第 二子图表示输入至交互式匹配处理 器中， 计算得相似度得分一； 第一子图表示和第三子图表示输入至交互式匹配处理器中， 计 算得相似度得分二； 参数更新模块， 其用于引入损失函数， 基于测试子集、 相似度得分一和相似度 得分二计 算损失函数值 L； 基于训练子集 根据梯度下降法更新 参数θ1、 θ2； 基于验证子集更新 参数K； 模型构建模块， 其用于对每个三元组进行训练， 直至训练过程结束， 得到知识谱图补全 模型； 测试模块， 其用于将待补全的知识图谱输入至知识图谱补全模型中， 最高分数对应的 三元组为补全信息， 将补全信息补入至待补全的知识图谱中。 6.电子设备， 其特征在于， 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指 令， 所述指 令被所 述至少一个处理器执行， 以使所述至少一个处理器执行权利要求1～4中任一项所述的方 法。 7.存储介质， 其上存储有计算机程序， 其特征在于， 该程序被处理器执行时， 实现权利 要求1～4中任一项所述的方法。权　利　要　求　书 2/2 页 3 CN 115129884 A 3