[发明专利]一种基于结构可区分表示图神经网络的知识推理方法在审
| 申请号： | 202310089311.9 | 申请日： | 2023-02-09 |
| 公开（公告）号： | CN116306779A | 公开（公告）日： | 2023-06-23 |
| 发明（设计）人： | 周正斌;王震;惠孛;孙明;康昭;王勇 | 申请（专利权）人： | 创意信息技术股份有限公司 |
| 主分类号： | G06N3/042 | 分类号： | G06N3/042;G06N3/0455;G06N3/08 |
| 代理公司： | 成都市智恒博雅知识产权代理事务所(普通合伙) 51379 | 代理人： | 胡玉 |
| 地址： | 610014 四川省成都*** | 国省代码： | 四川;51 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于结构可区分表示图神经网络的知识推理方法，属于知识图推理技术领域，方法先对训练数据进行预处理；然后建立领域聚合机制；通过领域聚合机制构建图注意网络模型，利用图注意网络模型学习预处理后训练数据的嵌入表示；设置损失函数，对图注意网络模型进行端到端训练并利用损失函数更新模型的网络参数；将预处理后的训练数据输入到更新后的图注意网络模型中进行训练，使用训练完成的模型补全知识图。本发明通统一了训练数据的表示方式。然后设计一个邻域聚合机制，增强网络模型的可区分性，构建完整图注意网络模型，根据邻域聚合机制设计编码器‑解码器的结构，利用图注意网络学习的训练数据嵌入表示，提高了模型的辨别能力。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 结构 区分 表示 神经网络 知识 推理 方法 | ||
【主权项】：
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