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申请/专利权人：北京邮电大学
摘要：本申请提出了一种基于时间概率分布的时序知识图谱逻辑推理方法及装置，涉及大数据、人工智能与知识图谱技术领域，其中，时序知识图谱基于文本数据生成，文本数据中的每段文本表示现实世界的一个事件，时序知识图谱以的形式存储现实世界的一个事件，该方法包括：通过链接预测器补全时序知识图谱；将补全的时序知识图谱建模为时序概率分布，并将时序概率分布通过筛选转化为稀疏矩阵形式；针对用户输入的逻辑查询，在稀疏矩阵形式的时序概率分布上进行模糊逻辑运算，得到从起点到终点的中间路径以及对应的概率分布，并将概率值最高的路径作为查询结果。采用上述方案的本申请能够有效提高对复杂时间逻辑查询的处理能力。
主权项：1.一种基于时间概率分布的时序知识图谱逻辑推理方法，其特征在于，所述时序知识图谱基于文本数据生成，所述文本数据中的每段文本表示现实世界的一个事件，所述时序知识图谱以的形式存储现实世界的一个事件，所述方法基于用户输入的逻辑查询，对时序知识图谱进行逻辑推理，得到查询结果，所述方法包括：通过链接预测器补全时序知识图谱；将补全的时序知识图谱建模为时序概率分布，并将所述时序概率分布通过筛选转化为稀疏矩阵形式的时序概率分布；针对用户输入的逻辑查询，在所述稀疏矩阵形式的时序概率分布上进行模糊逻辑运算，得到从起点到终点的中间路径以及对应的概率分布，并将概率值最高的路径作为查询结果；其中，所述通过链接预测器补全时序知识图谱，包括：针对时序知识图谱的每个缺失边缘，在任意时间上，通过神经链接预测器推断由任意尾实体构成的四元组在概率空间中的得分，，其中，所述概率空间为时序概率分布的概率空间；所述将补全的时序知识图谱建模为时序概率分布，包括：基于神经链接预测器推断出的得分构建实体或时间戳的时间概率分布，其中，，为预设阈值，概率低于的事实为假事实；对于任意尾实体，确定其构成的三元组的显式时间概率分布，其中，表示三元组在所有时间上的发生概率，三元组在任意时间上的发生概率为；定义神经邻接矩阵，使所述时间概率分布与时间逻辑运算符对齐。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 北京邮电大学 基于时间概率分布的时序知识图谱逻辑推理方法及装置
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