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申请/专利权人：重庆邮电大学
摘要：本发明涉及一种基于多尺度空洞Transformer的知识图谱嵌入方法及装置，属于计算机存储技术领域。该方法包括：样本采集阶段、向量融合阶段、模型构建与训练阶段和链接预测阶段；其中，模型构建与训练阶段具体是构建基于多尺度空洞Transformer的深度学习模型，该模型是一个两阶段的Transformer架构，第一阶段利用融合空洞卷积的多尺度空洞注意力学习到复杂的局部特征信息，第二阶段使用融合子图邻接矩阵的多头结构感知注意力，保证注意力计算分数和子图结构保持高度一致，学习全局信息，得到Transformer的编码结果，包含局部和全局特征信息。本发明能提高知识图谱嵌入的性能。
主权项：1.一种基于多尺度空洞Transformer的知识图谱嵌入方法，其特征在于，该方法具体包括以下步骤：S1：样本采集阶段：输入知识图谱数据集，利用基于随机游走的采样方法对中心三元组TC的邻居节点进行采样，得到采样结果TG；S2：向量融合阶段：将TG转换成序列并进行编码得到输入X，对X中的每一个元素都加上类型向量用以分辨序列中的元素类型，并使用线性投影将X映射为查询Q，键K，值V；S3：模型构建与训练阶段：构建基于多尺度空洞Transformer的深度学习模型，该模型是一个两阶段的Transformer架构，第一阶段利用融合空洞卷积的多尺度空洞注意力学习到复杂的局部特征信息，第二阶段使用融合子图邻接矩阵的多头结构感知注意力，保证注意力计算分数和子图结构保持高度一致，学习全局信息，得到Transformer的编码结果Om，Om包含局部和全局特征信息；S4：链接预测阶段：将经过Transformer编码后的特征向量Om转换为三元组h,r,t的得分。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 重庆邮电大学 基于多尺度空洞Transformer的知识图谱嵌入方法及装置
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