METHOD FOR OBTAINING DATA MODEL IN KNOWLEDGE GRAPH APPARATUS DEVICE AND MEDIUM

• Main Authors: SHI YABING, ZHU YONG, ZHANG YANG, LI QIAN, LIANG HAIJIN
• Format: Patent
• Language: English; Korean
• Published: 05.08.2020
• Subjects: CALCULATING; COMPUTER SYSTEMS BASED ON SPECIFIC COMPUTATIONAL MODELS; COMPUTING; COUNTING; PHYSICS

Exemplary embodiments of the present disclosure provide a method for obtaining a data model in a knowledge graph, and an apparatus, a device, and a storage medium thereof. The method for obtaining a data model in a knowledge graph comprises a step of receiving a knowledge entry describing a relationship between an entity and an object. The method further comprises a step of determining a plurality of candidate types of the object according to at least one of the entity, the relationship, and the object. The method further comprises a step of determining an object type for generating a data model matching the knowledge entry from the plurality of candidate types according to a predetermined rule. In addition, the method further comprises a step of generating a data model according to at least the object type. Exemplary embodiments of the present disclosure are capable of automatically inducing and mining an appropriate object type from a knowledge entry in a subject-predicate-object (SPO) format, thereby highly efficiently constructing a data model in the knowledge graph while effectively lowering labor costs. Moreover, the method can ensure that the object type in the constructed data model automatically has an appropriate degree of generalization. 본 개시의 실시예는 지식 그래프 중의 데이터 모델을 획득하는 방법, 장치, 기기 및 저장 매체에 관한 것이다. 지식 그래프 중의 데이터 모델을 획득하는 방법은, 엔티티와 객체 사이의 관계를 설명하는 지식 엔트리를 수신하는 단계를 포함한다. 당해 방법은, 엔티티, 관계 및 객체 중의 적어도 하나에 따라 당해 객체의 복수의 후보 유형을 결정하는 단계를 더 포함한다. 당해 방법은, 소정의 규칙에 따라 복수의 후보 유형에서 당해 지식 엔트리에 매칭되는 데이터 모델을 생성하는 객체 유형을 결정하는 단계를 더 포함한다. 또한, 당해 방법은 적어도 당해 객체 유형에 따라 데이터 모델을 생성하는 단계를 더 포함한다. 본 개시의 실시예는 주어-서술어-목적어(SPO) 형식의 지식 엔트리로부터 적합한 객체 유형을 자동으로 귀납하고 마이닝할 수 있는바, 이로써 인건 비용을 효과적으로 낮추면서 지식 그래프 중의 데이터 모델을 고효율적으로 구축할 수 있다. 또한, 당해 방안은 구축된 데이터 모델 중의 객체 유형이 자동으로 적합한 일반화 정도를 가지도록 보장할 수 있다.