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申请/专利权人：山东大学
摘要：本发明涉及一种基于知识规则指导的主动链接预测方法，属于链接预测领域，本发明通过逻辑规则指导样本选择和模型训练两大环节。在样本选择环节，采用基于规则的不确定性采样方法，结合信息熵不确定性，筛选出富含规则信息和语义信息的优质训练样本。在模型训练环节，利用规则信息使训练集中的规则和语义信息得以充分利用，从而提升链接预测效果。包括获取并处理知识图谱数据，获得初始训练集和规则集，训练链接预测模型，并计算未标注样本的信息熵不确定性和规则不确定性，结合两者选择高不确定性样本进行人工标注，最后更新训练集和规则集。此方法可实现样本选择环节和模型训练环节的相互正向促进，达成优异的预测效果。
主权项：1.一种基于知识规则指导的主动链接预测方法，其特征在于，包括如下步骤：步骤1：获得需要通过链接预测进行知识图谱补全的不完整知识图谱；步骤2：重新处理目标知识图谱的数据表示格式，将目标知识图谱中的知识转化为三元组的形式；同时将全部知识划分为未标注样本集Gunlabeled、验证集Gvalid和测试集Gtest；步骤3：获得主动学习初始阶段的训练集Gtrain和规则集Rtrain，并准备开始进行主动学习；步骤4：使用训练集和规则集训练链接预测模型M并更新链接预测模型的参数θ，同时判断当前链接预测模型M是否已经收敛，若是则结束整个流程，若否，继续步骤5；步骤5：计算未标注样本集中各个样本的信息熵不确定性步骤6：计算未标注样本集中各个样本的规则不确定性ωh,r,t；步骤7：结合信息熵不确定性和规则不确定性，得到未标注样本最终的不确定性大小τh,r,t；步骤8：选择部分不确定性大小τh,r,t最大的未标注样本进行人工标注以补充训练集，而后使用更新过的训练集更新规则集，同时判断当前训练集规模大小是否已经达到上限，若是则结束整个流程，若否，返回步骤4。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 山东大学 一种基于知识规则指导的主动链接预测方法
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