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一种基于向量空间的RDF结构化查询自动构建方法

摘要

本发明公开了一种基于向量空间的RDF结构化查询自动构建方法,利用概括局部子图将RDF图映射到连续向量空间中,学习RDF图中每个节点与边的向量表示;在给定通过自然语言问题表达的查询意图后,提取问题中的实体、关系短语,并将它们在RDF图中匹配得到候选匹配节点、边;然后,利用RDF图的向量表示将候选匹配节点、边的集合表示为向量并计算最优查询结构;最后利用翻译机制选取每个候选集合中的最优匹配节点、边并生成目标结构化查询。通过对RDF图向量表示的利用,查询构建的效率得到了大大提高;同时可以避免在确定结构过程中对实体与关系短语进行精确的匹配,提高了匹配的召回率;在最后的查询生成过程中,翻译机制也保证了所生成查询与RDF图的一致性。

著录项

  • 公开/公告号CN109408527B

    专利类型发明专利

  • 公开/公告日2020-12-01

    原文格式PDF

  • 申请/专利权人 广东顺德西安交通大学研究院;

    申请/专利号CN201811197729.7

  • 发明设计人 王瑞杰;刘均;王萌;

    申请日2018-10-15

  • 分类号G06F16/242(20190101);G06F16/2453(20190101);G06F16/36(20190101);

  • 代理机构61200 西安通大专利代理有限责任公司;

  • 代理人高博

  • 地址 528399 广东省佛山市顺德区大良德胜东路3号

  • 入库时间 2022-08-23 11:23:47

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