(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 202210288155.4 (22)申请日 2022.03.22 (71)申请人 腾讯科技 （深圳） 有限公司 地址 518057 广东省深圳市南 山区高新区 科技中一路腾讯大厦3 5层 申请人 中国人民大 学 (72)发明人 张静　刘乐茂　张灵溪　 (74)专利代理 机构 北京三高永信知识产权代理 有限责任公司 1 1138 专利代理师 李文静 (51)Int.Cl. G06F 16/36(2019.01) G06F 16/33(2019.01) G06N 20/00(2019.01) (54)发明名称 知识图谱补全的方法、 装置、 设备、 存储介质 和程序产品 (57)摘要 本申请公开了一种知识图谱补 全的方法、 装 置、 设备、 存储介质和程序产品， 属于知识图谱技 术领域， 本申请可应用于云技术、 人工智能、 智慧 交通、 辅助 驾驶等各种场景。 所述方法包括： 获取 查询信息， 其中， 查询信息包括第一实体和关系 信息； 基于知识图谱已有的三元 组和关联信息选 取模型， 确定知识图谱中与查询信息相关联的目 标子图； 确定目标子图包含的目标三元组； 基于 查询信息、 目标三元组和答案推理模型， 确定查 询信息对应的第二实体， 使用第二实体对查询信 息进行反馈， 并将第一实体、 关系信息和第二实 体组成的三元组， 添加到知识图谱中。 采用本申 请， 可以解决现有技术中占用大量存储资源的问 题。 权利要求书2页 说明书12页 附图9页 CN 114547343 A 2022.05.27 CN 114547343 A 1.一种知识图谱补全的方法， 其特 征在于， 所述方法包括： 获取查询信息， 其中， 所述 查询信息包括第一实体和关系信息； 基于知识图谱已有的三元组和关联信 息选取模型， 确定所述知识图谱中与 所述查询信 息相关联的目标子图； 确定所述目标子图包 含的目标三元组； 基于所述查询信息、 所述目标三元组和答案推理模型， 确定所述查询信息对应的第二 实体， 使用所述第二实体对 所述查询 信息进行反馈， 并将所述第一 实体、 所述关系信息和所 述第二实体组成的三元组， 添加到所述知识图谱中。 2.根据权利要求1所述的方法， 其特征在于， 所述关联信 息选取模型包括初选子模型和 精选子模型， 所述基于所述知识图谱已有的三元组和关联信息选取模型， 确定所述知识图 谱中与所述 查询信息相关联的目标子图， 包括： 基于所述知识图谱已有的三元组和初选子模型， 确定所述知识图谱中与所述查询信 息 相关联的候选 子图； 基于所述候选子 图、 以及精选子模型， 确定所述知识图谱中与所述查询信息相关联的 目标子图。 3.根据权利要求1所述的方法， 其特征在于， 所述基于所述查询信息、 所述目标三元组 和答案推理模型， 确定所述 查询信息对应的第二实体， 包括： 基于所述查询信息、 所述目标三元组和答案推理模型， 确定所述目标三元组中各实体 的置信度； 在所述目标三元组中各实体中确定所述置信度最高的实体为所述查询信息对应的第 二实体。 4.根据权利要求3所述的方法， 其特征在于， 所述基于所述查询信息、 所述目标三元组 和答案推理模型， 确定所述目标三元组中各实体的置信度， 包括： 基于所述查询信息、 所述目标三元组， 建立输入字符串， 其中， 在所述输入字符串中， 每 个目标三元组的各实体对应的子串的前部具有第一标识符、 后部具有第二标识符； 基于所述输入字符串和答案推理模型， 确定所述目标三元组中各实体对应的第 一标识 符和第二标识符的置信度； 基于所述各实体的第 一标识符和第 二标识符的置信度， 确定所述目标三元组中各实体 的置信度。 5.根据权利要求1所述的方法， 其特征在于， 所述具有attention结构的预训练语言模 型网络为基于翻译器的双向编码表征BERT网络 。 6.根据权利要求1所述的方法， 其特 征在于， 获取查询信息之前， 还 包括： 获取样本三元组， 所述样本三元组是基于所述知识图谱已有的三元组推理得到的三元 组， 其中， 所述样本三元组包括样本第一实体、 样本关系信息和样本第二实体； 基于所述知识图谱已有的三元组和待训练 的关联信 息选取模型， 确定所述知识图谱中 与所述样本查询信息相关联的预测子图， 其中， 所述样本查询信息包括所述样本第一实体 和所述样本关系信息； 确定所述预测子图包 含的预测三元组； 基于所述样本查询信息、 所述预测三元组和待训练的答案推理模型， 确定所述样本查权　利　要　求　书 1/2 页 2 CN 114547343 A 2询信息对应的预测第二实体； 基于所述样本第 二实体和所述预测第 二实体， 对所述待训练的关联信 息选取模型和所 述待训练的答案推理模型， 进行模型参数调整。 7.一种知识图谱补全的装置， 其特 征在于， 所述装置包括： 获取模块， 用于获取查询信息， 其中， 所述 查询信息包括第一实体和关系信息； 确定模块， 用于基于知识图谱已有的三元组和关联信息选取模型， 确定所述知识图谱 中与所述查询信息相关联 的目标子图； 确定所述 目标子图包含的目标三元组； 基于所述查 询信息、 所述目标三元组和答案推理模 型， 确定所述查询信息对应的第二 实体， 使用所述第 二实体对所述查询信息进行反馈， 并将所述第一实体、 所述关系信息和所述第二实体组成 的三元组， 添加到所述知识图谱中。 8.一种计算机设备， 其特征在于， 所述计算机设备包括处理器和存储器， 所述存储器中 存储有至少一条指令， 所述至少一条指令由所述处理器加载并执行以实现如权利要求1至 权利要求7任一项所述的知识图谱补全的方法所 执行的操作。 9.一种计算机可读存储介质， 其特征在于， 所述存储介质中存储有至少一条指令， 所述 至少一条指令由处理器加载并执行以实现如权利要求1至权利要求7任一项所述的知识图 谱补全的方法所 执行的操作。 10.一种计算机程序产品， 其特征在于， 所述计算机程序产品中包括至少一条指令， 所 述至少一条指令由处理器加载并执行以实现如权利要求1至权利要求7任一项所述的知识 图谱补全的方法所 执行的操作。权　利　要　求　书 2/2 页 3 CN 114547343 A 3