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申请/专利权人：西安工程大学
摘要：本发明公开了基于多注意力的虚拟关系知识图谱实体对齐方法，具体包括以下步骤：获取原始知识图谱，构建虚拟关系知识图谱；构建基于BERT模型的编码网络，将虚拟关系知识图谱输入编码网络中，得到虚拟关系知识图谱中的关系三元组的结构向量；构建基于Transformer网络的多注意力模型，将关系三元组的结构向量输入多注意力模型进行训练，获得最优多注意力模型；将待对齐的跨语言知识图谱实体对齐输入到最优多注意力模型，完成实体对齐；本发明基于多注意力的虚拟关系知识图谱实体对齐方法，解决了现有技术在进行跨语言知识图谱实体对齐时，未考虑到跨语言知识图谱中关系和属性蕴含的潜在特征，导致对齐性能不佳的问题。
主权项：1.基于多注意力机制的跨语言知识图谱实体对齐方法，其特征在于，具体按照以下步骤实施：步骤1：获取第一原始知识图谱和第二原始知识图谱，对所述第一原始知识图谱和第二原始知识图谱分别构建第一虚拟关系知识图谱、第二虚拟关系知识图谱和第三虚拟关系知识图谱；步骤2：构建基于BERT模型的编码网络，将所述第一原始知识图谱和第二原始知识图谱的第一虚拟关系知识图谱、第二虚拟关系知识图谱和第三虚拟关系知识图谱输入编码网络中，得到虚拟关系知识图谱中的关系三元组的结构向量；步骤3：构建基于Transformer网络的多注意力模型，将所述关系三元组的结构向量输入所述多注意力模型进行训练，获得最优多注意力模型；步骤4：将待对齐的跨语言知识图谱实体对齐输入到最优多注意力模型，完成实体对齐。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 西安工程大学 基于多注意力机制的跨语言知识图谱实体对齐方法
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