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公开(公告)号：CN117573849B
公开(公告)日：2024-04-19
申请号：CN202410062653.6
申请日：2024-01-16
Applicant: 之江实验室
IPC: G06F16/332 , G06F16/36 , G06F16/33
Abstract: 本说明书公开了一种知识图谱多跳问答方法、装置、设备及存储介质，预先确定目标图谱中各节点分别对应的节点特征和关系特征，在确定出查询语句后，确定查询语句中的目标实体对应的目标节点，进而根据该目标节点和该待查询语句的语句特征，预测查询结果和该目标节点之间的关联关系，即，预测路径，进而基于预测路径和目标节点得到查询结果。本方法在面对多跳问答问题的情况下，可基于目标节点和该待查询语句的语句特征，预测查询结果和该目标节点之间的关联关系，进而根据预测得到的关联关系来确定查询结果，保证了查询结果的准确性。
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公开(公告)号：CN117573849A
公开(公告)日：2024-02-20
申请号：CN202410062653.6
申请日：2024-01-16
Applicant: 之江实验室
IPC: G06F16/332 , G06F16/36 , G06F16/33
Abstract: 本说明书公开了一种知识图谱多跳问答方法、装置、设备及存储介质，预先确定目标图谱中各节点分别对应的节点特征和关系特征，在确定出查询语句后，确定查询语句中的目标实体对应的目标节点，进而根据该目标节点和该待查询语句的语句特征，预测查询结果和该目标节点之间的关联关系，即，预测路径，进而基于预测路径和目标节点得到查询结果。本方法在面对多跳问答问题的情况下，可基于目标节点和该待查询语句的语句特征，预测查询结果和该目标节点之间的关联关系，进而根据预测得到的关联关系来确定查询结果，保证了查询结果的准确性。
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公开(公告)号：CN115827844B
公开(公告)日：2023-08-08
申请号：CN202211609811.2
申请日：2022-12-12
Applicant: 之江实验室
IPC: G06F16/332 , G06F16/36 , G06F40/295
Abstract: 一种基于Sparql语句生成的知识图谱问答方法，包括：将本体层的知识图谱和实例层的知识图谱映射到向量空间，学习每个概念、实体和关系的向量表示；通过命名实体识别算法识别出自然语言查询语句中的所有实体，并通过实体链接算法将问题中的实体链接到知识图谱实例层中的实体；在训练集中检索K个与查询问题相似的问题以及相应的Sparql语句；对问题和候选Sparql语句信息集进行编码，并采用多头注意力机制融合它们的信息；获取基于问题的本体编码，检索基于问题的本体子图以及相应的编码，并融合信息；采用transformer的Decoder部分作为生成模型，使用问题的编码、相应Sparql语句的编码以及本体子图的编码生成基于问题的Sparql语句；执行生成的Sparql语句，查询并返回问题的答案。
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公开(公告)号：CN116451563A
公开(公告)日：2023-07-18
申请号：CN202310295522.8
申请日：2023-03-22
Applicant: 之江实验室
Abstract: 本发明公开了一种描述机器人能力的知识本体设计方法和装置，包括：设计对机器人按照运动方式分类的分类本体知识；设计机器人的组件本体知识；设计机器人的动作本体知识；设计机器人的通用任务本体知识；设计机器人的关系本体知识，其中，关系本体知识用于将上述分类本体知识、组件本体知识、动作本体知识以及通用任务本体知识中的至少两者进行关联连接。该方法通过本体工程描述机器人以及场景动作任务，可以提高机器人任务的通用性，泛化机器人任务，让机器人可以根据自身硬件结构、软件能力以及场景信息进行动作推理判断，进行动态任务执行，具有良好的科研及工程价值。
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公开(公告)号：CN116561339A
公开(公告)日：2023-08-08
申请号：CN202310522687.4
申请日：2023-05-10
Applicant: 之江实验室
IPC: G06F16/36 , G06F16/332 , G06F40/295 , G06N3/042 , G06N3/045 , G06N3/0464 , G06N3/08
Abstract: 本申请涉及一种知识图谱实体链接方法、装置、计算机设备及存储介质，该方法包括：基于问题样本、实体提及样本、知识图谱实体正样本和知识图谱实体邻接子图样本，获取训练数据正样本；基于问题样本、实体提及样本、知识图谱实体负样本和对应的知识图谱实体邻接子图样本，获取训练数据负样本；基于训练数据正样本、训练数据负样本对实体链接初始模型进行训练，得到实体链接模型；将用户问题、实体提及、候选知识图谱实体和对应的知识图谱实体邻接子图输入训练完成的实体链接模型，确定与实体提及链接的目标知识图谱实体，解决了相关技术中存在的问答场景中实体一致性模型效果不佳，实体链接准确性较低的问题。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN116010566A
公开(公告)日：2023-04-25
申请号：CN202211629271.4
申请日：2022-12-19
Applicant: 之江实验室
IPC: G06F16/332 , G06F16/36 , G06F40/30 , G06F16/338 , G06F16/33 , G06F16/35 , G06N3/0442 , G06N3/0464 , G10L15/26 , G10L13/08
Abstract: 本发明公开了一种基于知识图谱的问答方法和系统，包括：将获取的音频数据转换为问答文本；利用基于双向LSTM构建的主语判断模型对问答文本进行主语判断并确认主语；采用基于spacy框架并结合主语在问答文本中的前后语义特征，链接主语在知识图谱中的标准主语实体；利用基于CNN构建关系预测模型对问答文本进行关系判断并筛选概率值高的至少2个关系；依据标准主语实体和每个关系在知识图谱中进行检索，确定每个目标实体节点，并对所有目标实体节点排序确认最终目标实体节点作为答案，并将答案转换成语音输出。该方法和系统实现计算资源需求最小化。
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公开(公告)号：CN115827844A
公开(公告)日：2023-03-21
申请号：CN202211609811.2
申请日：2022-12-12
Applicant: 之江实验室
IPC: G06F16/332 , G06F16/36 , G06F40/295
Abstract: 一种基于Sparql语句生成的知识图谱问答方法，包括：将本体层的知识图谱和实例层的知识图谱映射到向量空间，学习每个概念、实体和关系的向量表示；通过命名实体识别算法识别出自然语言查询语句中的所有实体，并通过实体链接算法将问题中的实体链接到知识图谱实例层中的实体；在训练集中检索K个与查询问题相似的问题以及相应的Sparql语句；对问题和候选Sparql语句信息集进行编码，并采用多头注意力机制融合它们的信息；获取基于问题的本体编码，检索基于问题的本体子图以及相应的编码，并融合信息；采用transformer的Decoder部分作为生成模型，使用问题的编码、相应Sparql语句的编码以及本体子图的编码生成基于问题的Sparql语句；执行生成的Sparql语句，查询并返回问题的答案。
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公开(公告)号：CN117573845A
公开(公告)日：2024-02-20
申请号：CN202410054169.9
申请日：2024-01-15
Applicant: 之江实验室
IPC: G06F16/332 , G06F40/30 , G06F40/289 , G06F18/213 , G06F18/25
Abstract: 本发明公开了一种面向跨领域人机协同作业的机器人自然语言理解方法。该方法包括人机协同作业领域/意图/槽位标签及关系定义、数据集构建、自然语言通用理解模型构建和参数学习、自然语言理解场景模型构建和参数学习、利用模型进行在线预测等过程。通过定义具体领域中通用槽位标签与专用槽位标签之间的对应关系，以及场景特征描述和人物特征描述，实现对用户意图的识别和对应槽位信息的识别，增强了自然语言理解模型的跨领域泛化能力。本发明所构建的机器人自然语言理解场景模型具备处理多模态输入数据的能力，且在模型参数学习过程中，增加了对模型稳定性的度量，有效提高了自然语言理解的准确率、降低了误识别率。
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公开(公告)号：CN116992008B
公开(公告)日：2024-01-09
申请号：CN202311272187.6
申请日：2023-09-28
Applicant: 之江实验室
IPC: G06F16/332 , G06F16/33 , G06F16/31 , G06F16/36 , G06N5/04
Abstract: 本申请涉及一种知识图谱多跳问答推理方法、装置和计算机设备。首先，基于用户查询问题确定语句实体，之后，基于所述语句实体以及知识图谱展开路径，确定关系实体树，之后，基于所述用户查询问题确定问题关注度，之后，基于所述问题关注度确定关系得分，之后，基于所述关系得分和关系实体树确定每一跳实体得分，最后，基于所述每一跳实体得分确定所述用户查询问题的推理答案。也就是说，在知识图谱多跳问答推理的过程中，通过识别和链接问题中的实体和关系，从实体出发，结合问题关注度更新每一步关系得分和每一跳实体得分，确定最终的实体得分，从而确定推理答案，提高了知识图谱多跳
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公开(公告)号：CN116992008A
公开(公告)日：2023-11-03
申请号：CN202311272187.6
申请日：2023-09-28
Applicant: 之江实验室
IPC: G06F16/332 , G06F16/33 , G06F16/31 , G06F16/36 , G06N5/04
Abstract: 本申请涉及一种知识图谱多跳问答推理方法、装置和计算机设备。首先，基于用户查询问题确定语句实体，之后，基于所述语句实体以及知识图谱展开路径，确定关系实体树，之后，基于所述用户查询问题确定问题关注度，之后，基于所述问题关注度确定关系得分，之后，基于所述关系得分和关系实体树确定每一跳实体得分，最后，基于所述每一跳实体得分确定所述用户查询问题的推理答案。也就是说，在知识图谱多跳问答推理的过程中，通过识别和链接问题中的实体和关系，从实体出发，结合问题关注度更新每一步关系得分和每一跳实体得分，确定最终的实体得分，从而确定推理答案，提高了知识图谱多跳问答推理的合理性和准确性。
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