一種增強(qiáng)關(guān)聯(lián)規(guī)則的隱患知識(shí)推理方法

基本信息

申請(qǐng)?zhí)?/td> CN202010950614.1 申請(qǐng)日 -
公開（公告）號(hào) CN114168739A 公開（公告）日 2022-03-11
申請(qǐng)公布號(hào) CN114168739A 申請(qǐng)公布日 2022-03-11
分類號(hào) G06F16/36（2019.01）I;G06N5/04（2006.01）I 分類 計(jì)算；推算；計(jì)數(shù);
發(fā)明人 于建友;孫建;劉明 申請(qǐng)（專利權(quán)）人 國(guó)網(wǎng)吉林省電力有限公司白山供電公司
代理機(jī)構(gòu) - 代理人 -
地址 134300吉林省白山市八道江區(qū)長(zhǎng)白山大街1601號(hào)（開發(fā)區(qū)）
法律狀態(tài) -

摘要

摘要 本發(fā)明針對(duì)如何完善的知識(shí)圖譜并非是傳統(tǒng)意義上的結(jié)構(gòu)化的知識(shí)圖譜，而是一種基于非結(jié)構(gòu)化文本增強(qiáng)關(guān)聯(lián)規(guī)則的知識(shí)推理方法。由于知識(shí)圖譜中的知識(shí)易于被計(jì)算機(jī)處理，因此它在許多自然語言處理任務(wù)中都起著至關(guān)重要的作用。雖然從絕對(duì)數(shù)量來看，現(xiàn)有的知識(shí)圖譜已經(jīng)包含了海量的三元組事實(shí)，但是與真實(shí)世界中存在的知識(shí)相比它遠(yuǎn)遠(yuǎn)不夠?，F(xiàn)有的研究方向主要分為內(nèi)部推理和外部抽取兩類，然而這些方法仍有很大的提升空間：一方面，由于知識(shí)圖譜內(nèi)部知識(shí)存在錯(cuò)誤或缺失，可能會(huì)在推理時(shí)產(chǎn)生錯(cuò)誤的擴(kuò)散；另一方面，現(xiàn)有的知識(shí)抽取方法主要集中于對(duì)實(shí)體類型、關(guān)系等知識(shí)的抽取，從而導(dǎo)致抽取的知識(shí)不夠全面。本方法從非結(jié)構(gòu)化文本表述中抽象出文本表述模式，并以詞語分布袋的形式對(duì)其進(jìn)行表示，進(jìn)而結(jié)合知識(shí)圖譜已有的知識(shí)構(gòu)建關(guān)聯(lián)規(guī)則。與傳統(tǒng)關(guān)聯(lián)規(guī)則的區(qū)別在于，本方法得到的關(guān)聯(lián)規(guī)則可以通過與非結(jié)構(gòu)化文本匹配的方式來完成知識(shí)推理。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，與傳統(tǒng)方法相比，本方法可以高效地從非結(jié)構(gòu)化文本中推理出數(shù)量更大且質(zhì)量更高的三元組知識(shí)。