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申请/专利权人：东北大学

摘要：本发明公开一种基于多跳知识推理的信息检索方法及系统。方法通过检索库中的信息构造知识图谱，并在进行信息检索的过程中，利用知识图谱推理检索结果。借助知识图谱来弥补传统信息检索方法对于检索库中数据信息挖掘不充分的问题。借助多跳知识推理能够提供预测依据的性质，在利用现有检索库中的信息推理出结果的同时，还能为用户提供检索结果的依据和来源。针对上述方法设计的系统包括检索库信息处理模块、信息检索模块、知识图谱学习模块和交互界面。本发明的方法和系统更加充分的对检索库中的信息进行了检索，检索内容可靠，并提供了检索依据。

主权项：1.一种基于多跳知识推理的信息检索方法，其特征在于，包括如下步骤：步骤1：建立检索库，并对检索库中的信息进行预处理；步骤2：针对检索库中的信息，构建知识库文档；步骤3：构建多跳知识推理的知识图谱模型，用于发掘检索库中知识之间的关联；步骤4：将用户查询的内容与检索库中的内容进行匹配，如果成功匹配则搜索检索库中对应的全部匹配信息；步骤5：使用步骤3构建的多跳知识推理的知识图谱模型对用户查询的内容进行预测，同时得到预测内容的可信度；步骤6：将预测内容根据可信度值的大小进行排序，剔除可信度低的预测内容；步骤7：将步骤6剔除可信度低的预测内容后留下来的预测内容在检索库中查找相应的匹配信息，并与步骤4得到的匹配信息进行聚合，整理成最终的结果反馈给用户；在构建所述多跳知识推理的知识图谱模型时引入路径选择的先验知识，再将路径选择的先验知识整合到政策网络P中，在政策网络P输出路径选择概率的时候根据先验信息对输出的概率进行调整，随着模型训练次数的提升再逐步减小先验信息的权重；所述路径选择的先验知识的获取方法如下：S1：针对每一种关系r找到多条翻译路径进行翻译，每一条翻译路径pi由一个关系序列构成，表示为pi＝[ri1,ri2,…,rin]，ri1为翻译路径pi中的第一个关系，ri2为翻译路径pi中的第二个关系，rin为翻译路径pi中的第n个关系；S2：对于每一条翻译路径pi，使用路径约束资源分配PCRA算法计算出借助路径pi进行翻译的时候路径上资源的流失程度，用以反映翻译的可靠程度；S3：从多条翻译路径中剔除掉可靠程度低于阈值的翻译路径，将剩下的翻译路径作为路径选择的先验知识加入到后续多跳推理模型的训练中。

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权利要求：

百度查询： 东北大学 一种基于多跳知识推理的信息检索方法及系统