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一种基于图谱表示学习的知识表示学习方法

摘要

本发明公开了一种基于图谱表示学习的知识表示学习方法,其包括以下步骤:S1、基于知识图谱三元组和谓词获取标准图;S2、根据标准图获取知识图谱实体与关系的向量表示;S3、将深度学习分类任务的标签作为目标实体,根据知识图谱实体与关系的向量表示,基于相似性度量计算目标实体间的相似度,得到目标实体的图关联矩阵。本方法结合了实体之间的关系本身包含的信息,并将推理规则融合进来,因此容纳了大量的关联信息,使得学习得到的表示质量更佳。

著录项

  • 公开/公告号CN110309321A

    专利类型发明专利

  • 公开/公告日2019-10-08

    原文格式PDF

  • 申请/专利权人 电子科技大学;

    申请/专利号CN201910618041.X

  • 发明设计人 刘鑫宇;王庆先;

    申请日2019-07-10

  • 分类号

  • 代理机构成都正华专利代理事务所(普通合伙);

  • 代理人陈选中

  • 地址 611731 四川省成都市高新区(西区)西源大道2006号

  • 入库时间 2024-02-19 13:58:35

法律信息

  • 法律状态公告日

    法律状态信息

    法律状态

  • 2019-11-01

    实质审查的生效 IPC(主分类):G06F16/36 申请日:20190710

    实质审查的生效

  • 2019-10-08

    公开

    公开

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