[发明专利]结合本体概念和实例的网络空间知识图谱推理方法和装置有效
| 申请号： | 202010424098.9 | 申请日： | 2020-05-18 |
| 公开（公告）号： | CN111597352B | 公开（公告）日： | 2023-05-09 |
| 发明（设计）人： | 丁兆云;周鋆;潘永淇;朱席席;张维明;朱承;刘斌;黄松平;吕国栋;朱先强 | 申请（专利权）人： | 中国人民解放军国防科技大学 |
| 主分类号： | G06F16/36 | 分类号： | G06F16/36;G06N3/0464;G06N3/084;G06N5/04 |
| 代理公司： | 长沙国科天河知识产权代理有限公司 43225 | 代理人： | 董惠文 |
| 地址： | 410073 湖*** | 国省代码： | 湖南;43 |
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| 摘要： | 本申请涉及一种结合本体概念和实例的网络空间知识图谱推理方法和装置。所述方法包括：将网络空间的本体概念映射至本体图；从节点对应的语料库提取实例层的实体，根据本体边和实体，构建第二三元组；构建用于网络空间知识图谱推理的卷积神经网络模型，根据第一三元组和第二三元组，确定卷积神经网络模型的统一能量函数；根据统一能量函数，构建用于训练卷积神经网络模型的得分函数；根据得分函数的最小化目标，反向训练得到训练好的卷积神经网络模型；根据训练好的卷积神经网络模型，进行网络空间知识图谱推理。采用本方法能够提高推理的准确性。 | ||
| 搜索关键词： | 结合 本体 概念 实例 网络 空间 知识 图谱 推理 方法 装置 | ||
【主权项】：
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