(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 202210432872.X (22)申请日 2022.04.22 (71)申请人 北京百度网讯科技有限公司 地址 100085 北京市海淀区上地十街10号 百度大厦2层 (72)发明人 王鑫　孙明明　李平　 (74)专利代理 机构 中科专利商标代理有限责任 公司 11021 专利代理师 吴晓兵 (51)Int.Cl. G06F 16/36(2019.01) G06F 40/211(2020.01) G06F 40/30(2020.01) G06N 3/08(2006.01) G06N 3/04(2006.01) (54)发明名称 结构图生成方法、 模型的训练方法、 图谱生 成方法及装置 (57)摘要 本公开提供了一种结构图生成方法、 结构图 生成模型的训练方法、 图谱生 成方法、 装置、 电子 设备、 存储介质以及程序产品， 涉及数据处理技 术领域， 尤其涉及图谱、 深度学习等技术领域。 具 体实现方案为： 对待处理语句进行上下文编码， 得到编码向量序列； 基于编码向量序列， 确定用 于生成结构图的节点信息、 拓扑结构信息和边信 息， 节点信息用于表征结构图的节点的属性信 息， 拓扑结构信息用于表征多个节 点彼此之间是 否存在边， 边信息用于表征多个节 点彼此之间的 关联关系； 以及基于节点信息、 拓扑结构信息和 边信息， 生成针对 待处理语句的目标结构图。 权利要求书3页 说明书12页 附图8页 CN 114756691 A 2022.07.15 CN 114756691 A 1.一种结构图生成方法， 包括： 对待处理语句进行 上下文编码， 得到编码向量序列； 基于所述编码向量序列， 确定用于生成结构图的节点信 息、 拓扑结构信息和边信 息， 其 中， 所述节点信息用于表征结构图的节点的属 性信息， 所述拓扑结构信息用于表征多个节 点彼此之间是否存在边， 所述 边信息用于表征 所述多个节点彼此之间的关联关系； 以及 基于所述节点信息、 所述拓扑结构信息和所述边信息， 生成针对所述待处理语句的目 标结构图。 2.根据权利要求1所述的方法， 其中， 所述基于所述编码向量序列， 确定用于生成结构 图的节点信息、 拓扑 结构信息和边信息， 包括： 对所述编码向量序列进行第一变换处 理， 得到拓扑结构表示； 对所述编码向量序列进行第二变换处 理， 得到关系表示； 基于所述编码向量序列， 确定所述节点信息； 基于所述拓扑 结构表示， 确定所述拓扑 结构信息； 以及 基于所述关系表示， 确定所述 边信息。 3.根据权利要求2所述的方法， 其中， 所述待处理语句包括多个节点， 所述编码向量序 列包括多个编码向量， 所述多个节点与所述多个编码向量 一一对应； 所述对所述编码向量序列进行第一变换处 理， 得到拓扑结构表示， 包括： 针对所述待处理语句中的任意两个节点， 从所述编码向量序列中确定与所述两个节点 相对应的编码向量对； 以及 对所述编码向量对进行第一变换处 理， 得到关于所述两个节点之间的拓扑 结构表示。 4.根据权利要求2或3所述的方法， 其中， 所述待处理语句包括多个节点， 所述编码向量 序列包括多个编码向量， 所述多个节点与所述多个编码向量 一一对应； 所述对所述编码向量序列进行第二变换处 理， 得到关系表示， 包括： 针对所述待处理语句中的任意两个节点， 从所述编码向量序列中确定与所述两个节点 相对应的编码向量对； 以及 基于边信息的类别数量， 对所述编码向量对进行第二变换处理， 得到关于所述两个节 点之间的关系表示。 5.根据权利要求1至4中任一项所述的方法， 其中， 所述基于所述编码向量序列， 确定所 述节点信息， 包括： 通过对所述编码向量序列进行节点属性处 理， 确定所述节点信息； 其中， 所述节点信息包括以下至少一项： 节点词性信息、 用于表征 是否生成派生节点的派生节点信息 。 6.一种结构图生成模型的训练方法， 其中， 所述结构图生成模型包括上下文编码子模 型、 节点标签生 成子模型、 拓扑结构生成子模型和边标签生成子模型， 所述结构图生成模型 的训练方法包括： 将与样本结构图相对应的样本语句输入至所述上下文编码子模型， 得到样本编码向量 序列， 其中， 所述样本结构图包括样本节点标签、 样本 拓扑结构标签以及样本边标签； 将所述样本编码向量序列输入至所述节点标签生成子模型， 得到样本节点信息； 将所述样本语句输入至所述拓扑 结构生成子模型， 得到样本 拓扑结构信息；权　利　要　求　书 1/3 页 2 CN 114756691 A 2将所述样本语句输入至所述 边标签生成子模型， 得到样本边信息； 以及 基于所述样本结构图、 所述样本节点信 息、 所述样本拓扑结构信 息和所述样本边信 息， 训练所述结构图生成模型， 得到经训练的结构图生成模型。 7.一种图谱生成方法， 包括： 基于结构图生成目标图谱， 其中， 所述结构图是利用根据权利要求1至 5中任一项所述的结构图生成方法生成的。 8.一种结构图生成装置， 包括： 编码模块， 用于对待处 理语句进行 上下文编码， 得到编码向量序列； 确定模块， 用于基于所述编码向量序列， 确定用于生成结构图的节点信息、 拓扑结构信 息和边信息， 其中， 所述节点信息用于表征结构图的节点的属性信息， 所述拓扑结构信息用 于表征多个节点彼此之 间是否存在边， 所述边信息用于表征所述多个节点彼此之 间的关联 关系； 以及 结构图生成模块， 用于基于所述节点信 息、 所述拓扑结构信 息和所述边信息， 生成针对 所述待处 理语句的目标 结构图。 9.根据权利要求8所述的装置， 其中， 所述确定模块包括： 第一变换 单元， 用于对所述编码向量序列进行第一变换处 理， 得到拓扑结构表示； 第二变换 单元， 用于对所述编码向量序列进行第二变换处 理， 得到关系表示； 第一确定单 元， 用于基于所述编码向量序列， 确定所述节点信息； 第二确定单 元， 用于基于所述拓扑 结构表示， 确定所述拓扑 结构信息； 以及 第三确定单 元， 用于基于所述关系表示， 确定所述 边信息。 10.根据权利要求9所述的装置， 其中， 所述待处理语句包括多个节点， 所述编码向量序 列包括多个编码向量， 所述多个节点与所述多个编码向量 一一对应； 所述第一变换 单元包括： 第一确定子单元， 用于针对所述待处理语句中的任意两个节点， 从所述编码向量序列 中确定与所述两个节点相对应的编码向量对； 以及 第一变换子单元， 用于对所述编码向量对进行第一变换处理， 得到关于所述两个节点 之间的拓扑 结构表示。 11.根据权利要求9或10所述的装置， 其中， 所述待处理语句包括多个节点， 所述编码向 量序列包括多个编码向量， 所述多个节点与所述多个编码向量 一一对应； 所述第二变换 单元包括： 第二确定子单元， 用于针对所述待处理语句中的任意两个节点， 从所述编码向量序列 中确定与所述两个节点相对应的编码向量对； 以及 第二变换子单元， 用于基于边信息的类别数量， 对所述编码向量对进行第 二变换处理， 得到关于所述两个节点之间的关系表示。 12.根据权利要求8至1 1中任一项所述的装置， 其中， 所述第一确定单 元包括： 属性处理子单元， 用于通过对所述编码向量序列进行节点属性处理， 确定所述节点信 息； 其中， 所述节点信息包括以下至少一项： 节点词性信息、 用于表征 是否生成派生节点的派生节点信息 。权　利　要　求　书 2/3 页 3 CN 114756691 A 3