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多角度引入属性语义的知识表示学习方法和系统 

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申请/专利权人:中国科学院信息工程研究所

摘要:本发明涉及一种多角度引入属性语义的知识表示学习方法和系统。所述方法包括:对结点的属性语义进行表征,得到属性文本的嵌入式表示;将属性文本的嵌入式表示与结点的嵌入式表示及数字外部信息的嵌入式表示相结合,代入到融合数字外部信息的知识表示学习模型中;通过融合数字外部信息的知识表示学习模型得到实体和关系的嵌入式表示。其中,采用以下两种方式中的至少一种对结点的属性语义进行表征:利用词袋模型对属性的语义进行表征;将属性看作结点的描述性文本,利用自然语言处理工具对描述性文本的语义进行表征。本发明提供了两种引入属性语义的角度,对数字形式的外部数据进行了更充分的利用,并最终提高了表示学习效果。

主权项:1.一种多角度引入属性语义的知识表示学习方法,其特征在于,包括以下步骤:对结点的属性语义进行表征,得到属性文本的嵌入式表示;将属性文本的嵌入式表示与结点的嵌入式表示及数字外部信息的嵌入式表示相结合,代入到融合数字外部信息的知识表示学习模型中;通过融合数字外部信息的知识表示学习模型得到实体和关系的嵌入式表示;所述将属性文本的嵌入式表示与结点的嵌入式表示及数字外部信息的嵌入式表示相结合,代入到融合数字外部信息的知识表示学习模型中,包括:将三部分嵌入式表示通过方程g进行融合,并得到同结点表征维度相同的表征向量;其中方程g为线性映射或非线性映射;在线性映射中,三部分嵌入式表征向量首先通过收尾连接得到一个新的衔接表征向量,该衔接表征向量通过乘以映射乘积矩阵变换到指定空间,而非线性映射则对三部分单独的表征向量和其首尾连接得到的衔接表征向量都予以考虑,各个部分均乘以其各自的映射矩阵,并将最终结果通过sigmoid函数和双曲非线性函数进行变换,从而得到指定空间下的向量;最终三元组各个元素的表征同时输入目标函数进行计算,计算结果为代表该三元组存在性的概率值。

全文数据:

权利要求:

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