基于分配问题求解实体对齐问题的方法技术

本申请实施例涉及基于分配问题求解实体对齐问题的方法。根据本申请的一些实施例，一种求解实体对齐问题的方法，其包括：将待求解的实体对齐问题转化为分配问题；基于所述分配问题构建相应的二次无约束二值优化QUBO问题；以及对所述QUBO问题进行求解。本申请实施例提供的基于分配问题求解实体对齐问题的方法可有效解决传统技术中遇到的问题。有效解决传统技术中遇到的问题。有效解决传统技术中遇到的问题。

【技术实现步骤摘要】
基于分配问题求解实体对齐问题的方法


[0001]本申请实施例大体上涉及量子
，更具体地，涉及基于分配问题求解实体对齐问题的方法。

技术介绍

[0002]实体对齐问题是人工智能、自然语言处理、知识图谱等领域的研究热点，被应用在多种应用场景，如机器翻译、知识图谱融合等，然而使用传统的算法解决该类问题需要消耗大量的计算资源。
[0003]因此，本申请提出一种求解实体对齐问题的方法。

技术实现思路

[0004]本申请实施例的目的之一在于提供一种求解实体对齐问题的方法，与传统的方法相比，其有效利用了分配问题的求解方法，从而提高了实体对齐问题的求解效率。
[0005]本申请实施例提供了一种求解实体对齐问题的方法，包括：
[0006]将待求解的实体对齐问题转化为分配问题；
[0007]基于分配问题构建相应的二次无约束二值优化QUBO问题；以及
[0008]对QUBO问题进行求解。
[0009]上述的方法中，求解实体对齐问题的目的是找到知识图谱中指代同一实体的节点。
[0010]上述的方法中，将待求解的实体对齐问题转化为分配问题包括构建相应的邻接矩阵A
s
、A
t
以及将实体的信息转化为向量后的矩阵H
s
、H
t
。
[0011]上述的方法中，还包括求最小化弗罗贝尼乌斯Frobenius内积问题。
[0012]上述的方法中，内积问题表示为：
[0013]P为轮换矩阵，P
N
是所有N维分配策略矩阵的集合。
[0014]上述的方法中，分配问题表示为：
[0015][0016]<,>
F
为Frobenius内积。
[0017]上述的方法中，分配问题表示为：
[0018]c
ij
为矩阵中的对应元素，x
ij
为矩阵P中对应元素。
[0019]上述的方法中，还包括将分配问题转化为n2维向量的优化问题。
[0020]上述的方法中，还包括：加入罚函数参数项。
[0021]上述的方法中，罚函数参数项为：
[0022][0023]上述的方法中，通过量子启发式算法与遗传算法相结合求解分配问题。
[0024]与现有技术相比，本申请实施例提供的求解实体对齐问题的方法，利用量子计算对经典计算方式作为替换或补充，可有效提高求解速度与准确度。
附图说明
[0025]在下文中将简要地说明为了描述本申请实施例或现有技术所必要的附图以便于描述本申请的实施例。显而易见地，下文描述中的附图仅只是本申请中的部分实施例。对本领域技术人员而言，在不需要创造性劳动的前提下，依然可以根据这些附图中所例示的结构来获得其他实施例的附图。
[0026]图1为根据本申请一些实施例的实体对齐问题示意图。
[0027]图2为根据本申请一些实施例的分配问题的示意图。
具体实施方式
[0028]为更好的理解本申请实施例的精神，以下结合本申请的部分优选实施例对其作进一步说明。
[0029]本申请的实施例将会被详细的描示在下文中。在本申请说明书全文中，将相同或相似的组件以及具有相同或相似的功能的组件通过类似附图标记来表示。在此所描述的有关附图的实施例为说明性质的、图解性质的且用于提供对本申请的基本理解。本申请的实施例不应该被解释为对本申请的限制。
[0030]在对本申请技术方案进行介绍之前，首先对本申请中涉及的一些关键术语进行解释说明：
[0031]1.量子计算：基于量子力学规律以调控量子信息单元的计算方式。在量子世界中，微观粒子的状态是不可确定的，系统以不同的概率处于不同状态的叠加之中。量子计算和现有的计算模式完全不同，它借助量子力学的叠加特征，能够实现计算状态的叠加，它不仅包含0和1，还包含0和1同时存在的叠加态(superposition)。量子计算存储数据的基本单元是量子比特，量子计算可以同时操纵n个量子比特的2
n
个状态，从而实现并行计算能力，节省了大量的运算资源，如时间、记忆单元等，其效果相当于经典计算机要重复执行2
n
次操作，或者采用2
n
个不同处理器实行并行操作。
[0032]2.量子比特：量子计算的基本单元。传统计算机将信息编码为比特(bit)，使用0和1作为二进制的基本单元，1bit信息只能是0和1中的一种，而量子计算可以同时处理0和1，使得系统可以处于0和1的线性叠加态：|ψ>＝α|0>+β|1>，其中α，β代表系统在0和1上的复数概率幅。它们的模平方|α|2，|β|2分别代表处于0和1的概率。
[0033]3.哈密顿量：哈密顿量以威廉
·
罗文
·
汉密尔顿(William Rowan Hamilton)命名，他也创造了牛顿力学的革命性改革，现在称为哈米尔顿力学，这在量子物理学中是重要的，哈密顿量是所有粒子的动能的总和加上与系统相关的粒子的势能。
[0034]4.量子退火演化：一种基于量子特性实现量子退火算法的过程，量子退火算法是量子力学的绝热演化过程，模拟了量子力学里的量子隧穿效应，通过让量子效应缓慢下降(绝热演化)，找到一个解。
[0035]5.二次无约束二值优化(Quadratic Unconstrained Binary Optimization，
QUBO)问题：变量取值只能为0或1，多项式次数最高为2次的无约束条件优化问题。
[0036]6.量子退火演化：一种基于量子特性实现量子退火算法的过程，量子退火算法是量子力学的绝热演化过程，模拟了量子力学里的量子隧穿效应，通过让量子效应缓慢下降(绝热演化)，找到一个解。
[0037]7.量子启发式算法：模仿的对象不是自然体，而是量子力学或者量子计算领域中量子的行为表现。例如模拟分岔算法，是受到克尔非线性参量振荡器(KPO)网络启发得到的。在KPO网络中，随着泵浦幅度的逐渐增大，在量子绝热过程中，每个KPO经由量子绝热过程从真空态变为振幅或正或负的相干态。由于相干态的振幅正负可以对应于伊辛问题每个变元的取值，模拟分岔算法受次启发，使用数值计算，使用一个经典哈密顿系统的哈密顿量近似上述KPO网络的量子力学哈密顿量，基于此衍生出一套求解伊辛问题的方法。
[0038]8.伊辛问题：指的是求解下式最小值所对应的状态s的问题：
[0039][0040]其中，s是一个n维变量，其每个变元s
i
只可以取1或者
‑
1，式子中的J
i,j
、μ、h
j
都是已知的。
[0041]伊辛问题最初来自于伊辛模型，它是以物理学家恩斯特
·
伊辛的名字命名、是统计力学中描述铁磁性的数学模型，该模本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种求解实体对齐问题的方法，其包括：将待求解的实体对齐问题转化为分配问题；基于所述分配问题构建相应的二次无约束二值优化QUBO问题；以及对所述QUBO问题进行求解。2.根据权利要求1所述的方法，其中求解实体对齐问题的目的是找到知识图谱中指代同一实体的节点。3.根据权利要求1所述的方法，其中将待求解的实体对齐问题转化为分配问题包括构建相应的邻接矩阵A
s
、A
t
以及将所述实体的信息转化为向量后的矩阵H
s
、H
t
。4.根据权利要求3所述的方法，其还包括求最小化弗罗贝尼乌斯Frobenius内积问题。5.根据权利要求4所述的方法，其中所述内积问题表示为：其中，P为轮换...

【专利技术属性】
技术研发人员：吴文勋，
申请(专利权)人：上海图灵智算量子科技有限公司，
类型：发明
国别省市：