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http m youjizz com电力客服知识图谱的改进研究与模型构建
乃父王楚"，王忠锋瓯彳，李力刚"2，徐志远"2，田世明3，潘明明3（1.中国科学院沈阳自动化研究所，辽宁沈阳110016； 2.中国科学院机器人与智能制造创新研究院，辽宁沈阳
美国mba课程110169； 3.中国电力科学研究院有限公司，北京100192）
睡帽摘要：随着知识图谱在电力服务领域的应用愈加广泛和必要，越来越多的研究者对其进行了深入的研究。其中，基于深度学习的TransE的方法逐渐受到大家的青睐，所以针对其的改进方法也越来越多，例如TransH、TransR/CtransR和TransD等，这些方法均针对"TransE无法解决一对多"等问题，提出了"将TransE模型投影到其他空间”的各种方法。借鉴这些方法的优势，提出了一种基于模糊理论和现有基于深度学习的翻译模型相结合的方法—
—TransF=在TransF中，为每个元素分别构建两个模糊向量，分别用于构建实体和构建模糊映射，将头尾实体分别映射到与关系构成的模糊空间中。实验结果表明，该方法在训练数据集不大的情况下具有明显优势，并且更符合人类逻辑和实用性的需要。
关键词：知识图谱；模糊理论；TransF；深度学习；翻译模型
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中图分类号：TM92文献标志码：A DOI：10.19421/］ki.l006-6357.2020.06.001
0引言
随着Web技术的发展，人类现在正在经历以数据互联为特征的“Web2.0”时代，并正在向基于知识库互联的崭新“Web3.0”时代迈进⑴。知识库互联的目的是建立一个人与计算机同时都可理解与利用的互联网，以提高目前网络技术的智能水平。人类曾花费很多时间和精力构建了各种知识库，例如WordNet⑵（语言知识库）、Freeba［3］（世界知识库）等。但是，由于万维网上的实体具有数量众多、多源异质、结构松散等特点，在大数据环境下进行的知识互联往往具有极高的难度。因此，知识互联的主要研究目标是：从杂乱无结构的互联网信息中获取有结构的、可利用的知识，将其融合以构建知识互联网络来服务于相关应用。
知识图谱概念于2012年5月17日被谷歌（Google）正式提出⑷，其初衷是为了阐述现实世界中各种存在的实体之间、关系之间以及实体与关系的属性的联系。而究其本质，知识图谱也是一种简单的异构网络，它
基金项目：国家电网有限公司总部科技项目"电力营业厅智能机器人应用系统关键技术"（5210EG20000G）o Supported by State Grid Corporation of C hina（5210EG20000G）.利用三元组中的关系来描述“头实体”和“尾实体”所具有的具体联系，其主要实现的目标是为了改进搜索引擎，
使其搜索结果的准确性和用户搜索体验得到提高。
知识图谱技术可以理解人类的语言表达逻辑，从而可以更智能和合理地反馈给用户信息⑸。目前的知识图谱算法大多数都是基于三元组（头实体、关系、尾实体）形式的，实体是知识图谱中的最基本元素，不同的实体间存在不同的关系。目前这种三元组的表达方式越来越流行，例如万维网联盟（W3C）发布的资源描述框架（RDF）技术标准阪。特别是在谷歌提出知识图谱的概念后，这种表达形式更是被广泛接受。
然而现有的知识图谱技术大多基于深度学习算法构建，并且将其中的每个向量中每一维的数据都孤立地看待，这就使得想要构建效果更好的知识图谱的过程往往需要更多的训练时间和更大规模的训练集。
近年来知识图谱技术在各个领域都应用广泛，十分流行，所以新模型也层出不穷。针对三元组（儿" t）5、”、/分别表示头实体、关系和尾实体），基于Word2vec的表示学习模型在自然语言处理等领域越来越流行。Mikolov等研究者［7］发现了该模型具有神奇的平移不变的现象，文献［8］据此提出了一种基于翻
[引文信息]王楚，王忠锋，李力刚，等.电力容服知识图谱的改进研究与模型构建[J].供用电，2020,37(6)：3-&
WANG Chu,WANG Zhongfeng,LI Ligang,et al.Rearch on the improvement of power customer rvice knowledge graph and
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model construction[J].Distribution&Utilization,2020,37(6)：3-8.高考真题
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供用电2020年第6期-第一部分.indd320-6-115:19
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