[发明专利]一种使用共享参数卷积神经网络的知识图谱表示方法有效
| 申请号： | 202011347873.1 | 申请日： | 2020-11-26 |
| 公开（公告）号： | CN112487201B | 公开（公告）日： | 2022-05-10 |
| 发明（设计）人： | 王震;杜昊桐;朱培灿;王榕;姚权铭 | 申请（专利权）人： | 西北工业大学 |
| 主分类号： | G06F16/36 | 分类号： | G06F16/36;G06F16/35;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 西安瀚汇专利代理事务所(普通合伙) 61279 | 代理人： | 汪重庆 |
| 地址： | 710072 *** | 国省代码： | 陕西;61 |
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| 摘要： | 本发明提供了一种使用共享参数卷积神经网络的知识图谱表示方法；包括如下步骤：将实体表示向量变换成二维的实体表示矩阵；将关系表示向量设置为卷积层的参数；将实体表示矩阵通过两层卷积层，再通过一层全连接层，得到特征向量；将特征向量与实体嵌入层的参数做点积，得到分类概率。本发明使用的共享参数方法，在两层卷积网络中使用了相同的参数，降低了空间资源开销，相比于两层不同参数的卷积网络，使得参数得到充分训练，提升了表示效果，并提高了使用本发明生成的表示向量进行关系预测任务的准确率。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 使用 共享 参数 卷积 神经网络 知识 图谱 表示 方法 | ||
【主权项】：
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