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申请/专利权人：北京科技大学
摘要：本发明公开了一种基于对比增强下翻译转置的多模态知识图谱表示方法，属于人工智能技术领域，所述方法包括：获取多模态知识图谱中三元组数据的向量表示；其中，所述三元组数据的向量表示包括头实体的向量表示、尾实体的向量表示以及关系边的向量表示；将头实体的向量表示与关系边的向量表示按照翻译转置类模型融合，得到融合关系感知的头实体的向量表示；计算融合关系感知的头实体的向量表示与尾实体的向量表示的相似度分数；将所述相似度分数代入目标损失函数中，计算目标损失函数，得出损失值，根据所得的损失值，使用反向传播方法训练模型参数，优化实体的向量表示。采用本发明的技术方案，可以有效提高对多模态知识图谱中的实体表示准确度。
主权项：1.一种基于对比增强下翻译转置的多模态知识图谱表示方法，其特征在于，所述基于对比增强下翻译转置的多模态知识图谱表示方法包括：获取多模态知识图谱中三元组数据的向量表示；其中，所述三元组数据的向量表示包括头实体的向量表示、尾实体的向量表示以及关系边的向量表示；将头实体的向量表示与关系边的向量表示按照翻译转置类模型融合，得到融合关系感知的头实体的向量表示；计算融合关系感知的头实体的向量表示与尾实体的向量表示的相似度分数；将所述相似度分数代入目标损失函数中，计算目标损失函数，得出损失值，根据所得的损失值，使用反向传播方法训练参数，优化实体的向量表示。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 北京科技大学 一种基于对比增强下翻译转置的多模态知识图谱表示方法
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