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申请/专利权人：成都携恩科技有限公司
摘要：本发明涉及一种基于多训练全局感知的知识推理方法，属于计算机模型领域，包括：构建用于完成知识图谱推理任务的训练数据集；构建知识推理模型，并对知识推理模型参数进行初始化；通过训练数据集对知识推理模型进行知识感知的预训练，得到参数优化更新的初始知识推理模型；对初始知识推理模型进行微调更新，得到训练好的知识推理模型；对待推理的三元组构建上下文推理数据，将上下文推理数据输入训练好的知识推理模型中，得到推理概率分布，选择概率最大的实体或者关系作为最终推理结果。本发明采用全局注意力机制完成知识推理中节点间计算，以节点相对重要性刻画节点信息贡献来源，为知识推理结果赋予可解释性，提高了知识推理的应用。
主权项：1.一种基于多训练全局感知的知识推理方法，其特征在于：所述知识推理方法包括：S1、构建用于完成知识图谱推理任务的训练数据集；S2、构建基于多训练全局注意力感知的知识推理模型，并对知识推理模型参数进行初始化；S3、通过训练数据集对知识推理模型进行知识感知的预训练，得到参数优化更新的初始知识推理模型；S4、对初始知识推理模型进行微调更新，得到训练好的知识推理模型；S5、对问答系统中待推理的三元组构建上下文推理数据，将上下文推理数据输入训练好的知识推理模型中，得到推理概率分布，选择概率最大的实体或者关系作为问答系统最终推理结果。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 成都携恩科技有限公司 一种基于多训练全局感知的知识推理方法
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