[发明专利]一种基于实体联合嵌入和概率模型的知识图谱补全方法在审

专利信息
申请号: 202110502522.1 申请日: 2021-05-08
公开(公告)号: CN113190654A 公开(公告)日: 2021-07-30
发明(设计)人: 竹翠;刘露蔚 申请(专利权)人: 北京工业大学
主分类号: G06F16/33 分类号: G06F16/33;G06F16/36;G06N3/04;G06N3/08
代理公司: 北京思海天达知识产权代理有限公司 11203 代理人: 沈波
地址: 100124 *** 国省代码: 北京;11
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摘要: 发明公开了一种基于实体联合嵌入和概率模型的知识图谱补全方法,该方法利用图卷积网络强大的特征聚合能力,将知识图谱作为图数据的拓扑结构和节点特征融入实体的表示学习;利用实体的动态嵌入,学习实体在不同时间下会表现出不同状态的特点,将实体特征分为两部分学习,一部分特征随时间动态变化,一部分特征保留静态属性;概率模型利用卷积神经网络对三元组进行语义信息的深层提取,在向量空间内对三元组进行重建,并度量其有效性,输出概率向量对缺失的实体进行预测。实体联合嵌入的输出作为概率模型的输入,有效解决了动态变化的知识图谱中缺失实体的补全问题。
搜索关键词: 一种 基于 实体 联合 嵌入 概率 模型 知识 图谱 方法
【主权项】:
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