[发明专利]基于实体-关系关联图的知识图谱嵌入模型在审
| 申请号： | 202110472697.2 | 申请日： | 2021-04-29 |
| 公开（公告）号： | CN113220897A | 公开（公告）日： | 2021-08-06 |
| 发明（设计）人： | 饶国政;常志飞 | 申请（专利权）人： | 天津大学 |
| 主分类号： | G06F16/36 | 分类号： | G06F16/36;G06N5/02;G06F16/28;G06F16/35 |
| 代理公司： | 天津市三利专利商标代理有限公司 12107 | 代理人： | 韩新城 |
| 地址： | 300072*** | 国省代码： | 天津;12 |
| 权利要求书： | 暂无信息 | 说明书： | 暂无信息 |
| 摘要： | 本发明公开一种基于图卷积神经网络的知识图谱嵌入方法，利用实体‑关系关联图(ERNAG)将实体和关系节点视为图形中相同的重要节点，节点之间的连接表示为实体与关系之间的关联；将关联图(ERNAG)与图形神经网络相结合，嵌入实体和节点间的关联预测关系。通过本发明中得分函数计算嵌入节点向量间关联得分得到关联组预测，从而转化到知识图谱的连接预测和关系预测。通过对多个已有的基准知识图谱的实验表明，本方法在链路预测和关系预测任务中具有较好的性能。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 实体 关系 关联 知识 图谱 嵌入 模型 | ||
【主权项】：
暂无信息
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