[发明专利]一种用于知识超图的可解释性链接预测方法在审
| 申请号： | 202210324786.7 | 申请日： | 2022-03-30 |
| 公开（公告）号： | CN114780879A | 公开（公告）日： | 2022-07-22 |
| 发明（设计）人： | 王鑫;陈子睿;王晨旭;刘鑫 | 申请（专利权）人： | 天津大学 |
| 主分类号： | G06F16/955 | 分类号： | G06F16/955;G06F16/36;G06N7/00 |
| 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： | 本发明公开了一种用于知识超图的可解释性链接预测方法，包括基于知识超图嵌入模型和马尔科夫逻辑网络构建可解释的知识超图表示学习模型；通过马尔科夫逻辑网络为知识超图的所有可观测元组和隐元组建立联合概率，以最大化可观测元组的对数似然为训练目标；采用变分EM算法优化对数似然函数的置信下界实现模型的训练和验证；利用验证后的可解释的知识超图表示学习模型对知识超图数据集进行链接预测，即将知识超图数据集中的一个隐元组作为该模型的输入，该模型输出该隐元组成立的概率值和与该隐元组相连的实体和关系对该隐元组成立的贡献度。利用本发明方法能够充分利用逻辑规则中的领域知识及向量空间中的语义信息，提升知识超图表示学习的效果。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 用于 知识 超图 解释性 链接 预测 方法 | ||
【主权项】：
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