[发明专利]一种基于多模态表示学习的知识库补全方法

摘要

本发明涉及一种基于多模态表示学习的知识库补全方法，给定知识库KB，所述KB包含两部分，一是已知的知识集合，二是未知的知识集合；对知识库中的数据进行数据预处理；提出知识库补全模型ConvAt，对获取的数据首先生成头实体和尾实体的多模态表示；然后将头实体的多模态表示、关系的结构特征向量和尾实体的多模态表示按列拼接后，分别通过卷积神经网络模块、通道注意力模块和空间注意力模块处理，最后与一个权重矩阵相乘得到三元组(h,r,t)的评分；使用损失函数对步骤S2中的补全模型进行训练，并使用训练后的模型进行知识库补全。本发明提出的算法能够融合外部信息，能够利用更丰富的语义信息。