[发明专利]双曲空间中区分数据类型的知识图谱表示学习方法在审
| 申请号： | 202110957091.8 | 申请日： | 2021-08-19 |
| 公开（公告）号： | CN113673703A | 公开（公告）日： | 2021-11-19 |
| 发明（设计）人： | 王鑫;申雨鑫 | 申请（专利权）人： | 天津大学 |
| 主分类号： | G06N5/02 | 分类号： | G06N5/02;G06F16/36;G06N3/04 |
| 代理公司： | 天津市北洋有限责任专利代理事务所 12201 | 代理人： | 李丽萍 |
| 地址： | 300072*** | 国省代码： | 天津;12 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种双曲空间中区分数据类型的知识图谱表示学习方法，包括：将欧氏空间中的节点特征映射进双曲空间；在双曲空间中，对节点特征进行预处理，并对部分节点特征进行关系感知的转换，再将所有节点特征映射进切线空间；对属性的数据类型进行划分，在切线空间中对五种不同的数据类型使用不同的策略分别进行特征学习；将切线空间中得到的节点特征映射回双曲空间，得到最终表示；基于欧氏、球形和双曲空间，构造一个连续曲率空间。本发明能够充分利用属性的数据类型这一本体语义，并且可以在连续曲率空间中灵活地调整空间构成，有效地捕捉知识图谱中的层次结构信息，在知识图谱链接预测和节点分类等任务中实现了更高的准确率。 | ||
| 搜索关键词： | 空间 中区 数据类型 知识 图谱 表示 学习方法 | ||
【主权项】：
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