[发明专利]基于交互注意力的知识图谱推演方法、装置和存储介质有效
| 申请号： | 201910845838.3 | 申请日： | 2019-09-09 |
| 公开（公告）号： | CN110688489B | 公开（公告）日： | 2022-08-16 |
| 发明（设计）人： | 王亚珅;张欢欢;谢海永 | 申请（专利权）人： | 中国电子科技集团公司电子科学研究院 |
| 主分类号： | G06F16/36 | 分类号： | G06F16/36;G06N5/02 |
| 代理公司： | 工业和信息化部电子专利中心 11010 | 代理人： | 张然 |
| 地址： | 100041 *** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 本发明提出了一种基于交互注意力的知识图谱推演方法、装置和存储介质，基于实体、关系以及文本的向量化表示预测知识图谱中缺失的元素，提高知识图谱构推演的准确性。所述方法，包括：获取缺失实体或者关系的知识图谱；利用知识图谱预测模型获取已知实体或者关系的向量化表示，知识图谱预测模型为利用带有标签的文本语料库中的句子样本和/或知识图谱样本进行训练得到的，利用带有标签的知识图谱样本训练实体或者关系的向量化表示；利用带有标签的文本语料库中的句子样本训练文本化关系的向量化表示；利用带有标签的知识图谱样本和文本语料库中的句子样本协同训练实体和关系以及文本化关系的向量化表示；根据已知实体或者关系的向量化表示，确定缺失的元素。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 交互 注意力 知识 图谱 推演 方法 装置 存储 介质 | ||
【主权项】：
1.一种基于交互注意力的知识图谱推演方法，其特征在于，包括：/n获取缺失实体或者关系的知识图谱；/n利用知识图谱预测模型，获取所述知识图谱中已知实体或者关系的向量化表示，所述知识图谱预测模型为利用带有标签的、文本语料库中的句子样本和/或带有标签的知识图谱样本进行训练得到的，其中，利用带有标签的知识图谱样本训练实体或者关系的向量化表示；利用带有标签的文本语料库中的句子样本训练文本化关系的向量化表示；利用带有标签的知识图谱样本和带有标签的、文本语料库中的句子样本协同训练实体和关系的向量化表示以及文本化关系的向量化表示；/n根据已知实体或者关系的向量化表示，确定知识图谱中缺失的元素。/n
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