[发明专利]一种基于知识图谱的生成式零样本预测方法有效
| 申请号： | 202010973420.3 | 申请日： | 2020-09-16 |
| 公开（公告）号： | CN112100380B | 公开（公告）日： | 2022-07-12 |
| 发明（设计）人： | 陈华钧;耿玉霞;陈卓;叶志权 | 申请（专利权）人： | 浙江大学 |
| 主分类号： | G06F16/35 | 分类号： | G06F16/35;G06F16/36;G06F40/30;G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 杭州天勤知识产权代理有限公司 33224 | 代理人： | 曹兆霞 |
| 地址： | 310013 浙江*** | 国省代码： | 浙江;33 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于知识图谱的生成式零样本预测方法，包括以下步骤：以层次结构化的类别为类别节点，并为类别连接属性描述、文本描述以及外部知识作为附加节点，来构建融合各类语义信息的知识图谱；采用图神经网络算法对知识图谱的语义信息进行编码，生成类别向量表示；将生成类别向量表示作为生成模型的输入，以生成该类别的样本，用于零样本学习算法的学习和预测。通过构建融合各类语义信息的知识图谱，并基于该知识图谱为每个不可见类别生成特征更加丰富且更具有类间区分度的样本，以更好地解决不可见类别样本的预测问题。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 知识 图谱 生成 样本 预测 方法 | ||
【主权项】：
暂无信息
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