(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 202210404813.1 (22)申请日 2022.04.18 (71)申请人 润联软件系统 （深圳） 有限公司 地址 518000 广东省深圳市福田区梅林街 道梅都社区中康路136号深圳新一代 产业园2栋801 (72)发明人 王伟　黄勇其　张黔　陈焕坤　 (74)专利代理 机构 深圳市世联合知识产权代理 有限公司 4 4385 专利代理师 姜妍 (51)Int.Cl. G06F 16/36(2019.01) (54)发明名称 知识图谱补全方法、 装置、 计算机设备及存 储介质 (57)摘要 本申请实施例属于人工智能领域， 涉及一种 知识图谱补全方法， 包括获取目标文档， 通过命 名实体识别构建目标文档的目标知识图谱； 初始 化多个搜索粒子， 以及搜索粒子的初始速度和出 发节点， 根据初始速度和出发节点， 确定搜索粒 子在目标知识图谱中的途径节 点； 计算搜索粒子 在途径节 点的个体 极值和当前全局值， 基于个体 极值和当前全局值对途径节点进行更新， 直至搜 索粒子的更新次数达到预设的最大迭代阈值， 确 定搜索粒子更新完成； 获取搜索粒子更新完成的 全局最优解， 基于全局最优解对目标知识图谱进 行补全， 得到补全知识图谱。 本申请还提供一种 知识图谱补全装置、 计算机设备及存储介质。 本 申请实现了对目标知识图谱的高效补全。 权利要求书2页 说明书13页 附图4页 CN 114780741 A 2022.07.22 CN 114780741 A 1.一种知识图谱补全方法， 其特 征在于， 包括下述 步骤： 获取目标文档， 通过命名实体识别构建所述目标文档的目标知识图谱； 初始化多个搜索粒子， 以及所述搜索粒子的初始速度和出发节点， 根据所述初始速度 和所述出发节点， 确定所述搜索粒子在所述目标知识图谱中的途径 节点； 计算所述搜索粒子在所述途径节点的个体极值和当前全局值， 基于所述个体极值和所 述当前全局值对所述途径节点进 行更新， 直至所述搜索粒子的更新次数达到预设的最大迭 代阈值， 确定所述搜索粒子更新完成； 获取所述搜索粒子更新完成的全局最优解， 基于所述全局最优解对所述目标知识图谱 进行补全， 得到补全知识图谱。 2.根据权利要求1所述的知识图谱补全方法， 其特征在于， 所述计算所述搜索粒子在所 述途径节点的个 体极值和当前全局值的步骤 包括： 获取所述搜索粒子在到达当前所述途径节点经过的所有途径节点， 计算每个所述途径 节点到直接连接节点的边的语义距离平均值； 选取所述语义距离平均值中的最大值为当前所述途径节点的个体极值， 获取当前粒子 群规模中所有 所述搜索粒子的个体极值组成的极值集合， 将所述极值集合中的最大值作为 所述当前全局值。 3.根据权利要求2所述的知识图谱补全方法， 其特征在于， 在所述将所述极值集合中的 最大值作为所述当前全局值的步骤之后， 还 包括： 获取历史全局值， 确定所述历史全局值是否大于所述当前全局值， 在所述历史全局值 大于所述当前全局值时， 将所述当前全局值 替换为所述历史全局值。 4.根据权利要求1所述的知识图谱补全方法， 其特征在于， 所述基于所述个体极值和所 述当前全局值对所述途径 节点进行 更新的步骤 包括： 获取预设的惯性因子和学习因子， 基于所述惯性因子、 所述学习因子、 所述个体极值和 所述当前全局值， 计算所述搜索粒子的更新速度； 基于所述更新速度移动所述搜索粒子， 并确定所述搜索粒子到达的下一个节点为所述 搜索粒子的更新 位置。 5.根据权利要求4所述的知识图谱补全方法， 其特征在于， 在所述基于所述更新速度移 动所述搜索粒子的步骤之前， 还 包括： 计算所述出发节点和所述途径 节点的语义距离乘积； 确定所述语义距离乘积是否大于等于预设约束阈值， 在所述语义距离乘积大于等于所 述预设约束阈值时， 计算所述搜索粒子的更新速度。 6.根据权利要求5所述的知识图谱补全方法， 其特征在于， 所述计算所述出发节点和所 述途径节点的语义距离乘积的步骤 包括： 获取所述出发节点至当前所述途径节点之间的所有途径节点， 计算所述出发节点至每 个所述途径 节点的子语义距离； 对所述子语义距离进行 连乘， 得到所述语义距离乘积。 7.根据权利要求6所述的知识图谱补全方法， 其特征在于， 所述计算所述出发节点至每 个所述途径 节点的子语义距离的步骤 包括： 获取所述出发节点和每个所述途径节点分别对应的第一连接边节点和第二连接边节权　利　要　求　书 1/2 页 2 CN 114780741 A 2点； 分别计算所述出发节点、 所述途径节点、 所述第一连接边节点和所述第二连接边节点 对应的第一嵌入向量、 第二嵌入向量、 第三嵌入向量和第四嵌入向量； 基于所述第 一嵌入向量和所述第 二嵌入向量计算第 一相似度， 基于所述第 三嵌入向量 和所述第四嵌入向量计算第二相似度， 对所述第一相似度和所述第二相似度进行乘积计 算， 得到所述子语义距离 。 8.一种知识图谱补全 装置， 其特 征在于， 包括： 构建模块， 用于获取目标文档， 通过命名实体识别构建所述目标文档的目标知识图谱； 初始化模块， 用于初始化多个搜索粒子， 以及所述搜索粒子的初始速度和出发节点， 根 据所述初始速度和所述出发节点， 确定所述搜索粒子在所述目标知识图谱中的途径 节点； 更新模块， 用于计算所述搜索粒子在所述途径节点的个体极值和当前全局值， 基于所 述个体极值和所述当前全局值对所述途径节点进 行更新， 直至所述搜索粒子的更新次数达 到预设的最大迭代阈值， 确定所述搜索粒子更新完成； 补全模块， 用于获取所述搜索粒子更新完成的全局最优解， 基于所述全局最优解对所 述目标知识图谱进行补全， 得到补全知识图谱。 9.一种计算机设备， 包括存储器和处理器， 所述存储器中存储有计算机可读指令， 所述 处理器执行所述计算机可读指令时实现如权利要求1至7中任一项所述的知识图谱补全方 法的步骤。 10.一种计算机可读存储介质， 其特征在于， 所述计算机可读存储介质上存储有计算机 可读指令， 所述计算机可读指 令被处理器执行时实现如权利要求 1至7中任一项 所述的知识 图谱补全方法的步骤。权　利　要　求　书 2/2 页 3 CN 114780741 A 3