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申请/专利权人：本源量子计算科技(合肥)股份有限公司
摘要：本发明公开了一种链路预测模型、知识图谱链路预测方法及相关装置，属于量子计算技术领域，链路预测模型包括量子神经网络和经典神经网络，量子神经网络用于利用知识图谱中的路径特征信息构建得到路径特征向量，其中，路径特征信息基于知识图谱中各实体节点的连接关系得到，知识图谱中的实体节点包括目标三元组的头实体和尾实体；经典神经网络用于将路径特征向量与目标三元组对应的隐藏特征向量进行融合，得到目标特征向量，并测量目标特征向量的置信度，基于置信度确定是否在知识图谱中添加目标三元组中的预设关系，其中，预设关系为头实体和尾实体之间的待预测关系。利用量子计算的高速并行计算能力和量子纠缠的特性，提升了链路预测模型的特征获取能力；并且将路径特征作为置信度预测的补充信息，从而充分利用知识图谱中的潜在特征，提升了链路预测模型对目标三元组的预测能力。
主权项：1.一种链路预测模型，其特征在于，包括量子神经网络和经典神经网络，其中：所述量子神经网络用于利用知识图谱中的路径特征信息构建得到路径特征向量；其中，所述路径特征信息基于所述知识图谱中各实体节点的连接关系得到，所述知识图谱中的实体节点包括目标三元组的头实体和尾实体；所述经典神经网络用于将所述路径特征向量与所述目标三元组对应的隐藏特征向量进行融合，得到目标特征向量，并测量所述目标特征向量的置信度，基于所述置信度确定是否在所述知识图谱中添加所述目标三元组中的预设关系；其中，所述预设关系为所述头实体和尾实体之间的待预测关系。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 本源量子计算科技(合肥)股份有限公司 一种链路预测模型、知识图谱链路预测方法及相关装置
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