[发明专利]一种基于图卷积网络的知识图谱表示方法在审

专利信息
申请号: 202111031752.0 申请日: 2021-09-03
公开(公告)号: CN113849660A 公开(公告)日: 2021-12-28
发明(设计)人: 刘泽彬 申请(专利权)人: 武汉大学
主分类号: G06F16/36 分类号: G06F16/36;G06N3/04
代理公司: 北京喆翙知识产权代理有限公司 11616 代理人: 胡文强
地址: 430072 *** 国省代码: 湖北;42
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摘要: 发明公开了一种基于图卷积网络的知识图谱表示方法,所述知识图谱表示方法包括以下几个步骤:步骤一:随机初始化关系表示矩阵;步骤二:随机初始化关系聚合权重;步骤三:由关系表示聚合为实体表示;步骤四:利用图卷积将图的结构信息编码入实体表示和关系表示中;步骤五:进行翻译模型优化训练。所述步骤一中,随机初始化关系表示矩阵:设矩阵Er的每一行为知识图谱中的一个关系表示向量,并进行随机初始化,作为关系表示矩阵。该基于图卷积网络的知识图谱表示方法,引入图卷积网络进行图结构的编码,将一定范围内的图结构信息纳入模型考虑范围,能很好的捕获知识图谱中的图结构信息;并且通过用关系表示聚合成实体表示的方法避免了随机初始化实体表示引入的大量噪声。
搜索关键词: 一种 基于 图卷 网络 知识 图谱 表示 方法
【主权项】:
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