[发明专利]一种融合图结构和文本信息的自适应知识图谱表示学习方法

摘要

本发明公开了一种融合图结构和文本信息的自适应知识图谱表示学习方法，包括：(1)采样目标三元组头、尾实体的邻居三元组；(2)计算每个目标三元组和其头、尾实体的邻居三元组的语义表示；(3)计算目标三元组头、尾实体的结构表示；(4)将目标三元组自身的语义表示与其头、尾实体的结构表示拼接，输入自适应分类层，计算分类结果和分类损失；(5)基于梯度下降的优化算法对上述模块进行优化，直至损失值收敛，得到目标三元组自身的语义表示与其头、尾实体的结构表示的最终拼接结果。本发明能够同时捕捉知识图谱的语义表示和图结构表示，自适应地将语义和结构信息融合并且充分利用，在信息缺乏的知识图谱上表现出更好的鲁棒性。