[发明专利]一种基于自训练的小样本知识推理方法在审
| 申请号： | 202310734384.9 | 申请日： | 2023-06-20 |
| 公开（公告）号： | CN116933868A | 公开（公告）日： | 2023-10-24 |
| 发明（设计）人： | 龚敬;张栗粽;惠孛;孙明 | 申请（专利权）人： | 成都开源众智信息技术有限公司 |
| 主分类号： | G06N5/02 | 分类号： | G06N5/02;G06N5/04;G06F18/214 |
| 代理公司： | 成都希盛知识产权代理有限公司 51226 | 代理人： | 陈泽斌 |
| 地址： | 610041 四川省成都市高*** | 国省代码： | 四川;51 |
| 权利要求书： | 暂无信息 | 说明书： | 暂无信息 |
| 摘要： | 本发明涉及知识图谱领域，其公开了一种基于自训练的小样本知识推理方法，解决现有方法未能有效利用任务中未标记查询样本信息的问题，提升小样本场景下知识推理的效果。本发明在推理模型的训练过程中，首先确定当前训练的目标关系，基于目标关系提取数据并构建支持集和查询集，根据查询集构建未标记样本集合，接着基于支持集对目标关系的关系元表征进行学习，根据关系元表征计算未标记样本集合中所有样本对于目标关系的置信度分数，筛选出高置信度的样本加入到支持集，并通过迭代获得最终的关系元表征，接着利用最终的关系元表征计算查询集中的所有样本关系为目标关系的置信度分数，输出最高置信度分数的样本作为推理结果，并通过梯度下降更新模型参数。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 训练 样本 知识 推理 方法 | ||
【主权项】：
暂无信息
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