[发明专利]一种基于扩展庞加莱球的知识图谱表示学习方法在审
| 申请号： | 202111476017.0 | 申请日： | 2021-12-06 |
| 公开（公告）号： | CN114168750A | 公开（公告）日： | 2022-03-11 |
| 发明（设计）人： | 汪鹏;周星辰;罗琦晴 | 申请（专利权）人： | 东南大学 |
| 主分类号： | G06F16/36 | 分类号： | G06F16/36;G06K9/62 |
| 代理公司： | 南京众联专利代理有限公司 32206 | 代理人： | 蒋昱 |
| 地址： | 210096 *** | 国省代码： | 江苏;32 |
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| 摘要： | 一种基于扩展庞加莱球的知识图谱表示学习方法，首先，训练欧氏空间知识图谱表示学习模型，并将知识图谱在欧氏空间内初始化。然后，将知识映射到双曲空间的庞加莱球模型中。进一步，通过极坐标变换，实现在双曲空间计算近似向量内积。同时，通过庞加莱球模型边界扩展，解决双曲空间庞加莱球模型中欧氏距离和双曲距离不一致的问题。接着，通过知识图谱表示学习模型的训练及验证，得到用于带有层次结构的知识图谱表示的扩展边界的庞加莱球模型。最后，将知识图谱表示学习模型应用于链接预测下游任务，验证了扩展边界的庞加莱球模型对层次知识具有良好的表达能力，本发明能准确描述知识图谱概念间的层次关系，并保持实体与关系之间空间变换不变性。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 扩展 庞加莱球 知识 图谱 表示 学习方法 | ||
【主权项】：
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