[发明专利]一种基于路径张量分解的知识图谱表示学习方法在审
| 申请号： | 201910980810.0 | 申请日： | 2019-10-16 |
| 公开（公告）号： | CN112667751A | 公开（公告）日： | 2021-04-16 |
| 发明（设计）人： | 杨瑞瑞 | 申请（专利权）人： | 北京航天长峰科技工业集团有限公司 |
| 主分类号： | G06F16/28 | 分类号： | G06F16/28;G06F16/36 |
| 代理公司： | 暂无信息 | 代理人： | 暂无信息 |
| 地址： | 100854*** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 本发明涉及一种基于路径张量分解的知识图谱表示学习方法，从现有图谱中提取实体集、关系集以及三元组集合，采用TransE模型把满足三元组的实体集和关系集嵌入到低维连续向量空间；通过PRA算法获取实体间的路径；在全部实体可能存在的路径上均进行张量分解，计算分解损失函数，直至达到收敛的预设值或迭代最大次数；如果达到迭代最大次数或收敛于预设值，则进入下一个三元组相关的路径计算，直到训练集全部的三元组都被执行，最后输出模型中相应的实体集和关系集。本发明主要应用于知识图谱的学习和推理过程，可提高知识发现的推理准确性，提高预测精度。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 路径 张量 分解 知识 图谱 表示 学习方法 | ||
【主权项】：
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