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申请/专利权人：中国科学院自动化研究所
摘要：本公开涉及一种基于知识超图的解耦表示学习方法及装置。所述解耦表示学习方法包括：对知识超图中的实体、关系、属性和值的表示向量进行随机初始化，其中，实体的表示向量包括多个子表示向量，所述多个子表示向量的数量基于实体所具有的语义的数量而确定，并且关系、属性和值的表示向量的维度与实体的子表示向量的维度相同；基于从每个实体的邻居实体传递的信息，对每个实体所包括的多个子表示向量进行更新；利用知识超图补全任务训练模型，基于更新的实体和关系的向量表示，确定超边中缺失的实体。通过采用本公开，能够处理结构复杂的知识超图、建模实体多方面语义，通过对实体的不同语义进行解耦，学习实体和关系的高质量向量表示。
主权项：1.一种基于知识超图的解耦表示学习方法，其特征在于，所述基于知识超图的解耦表示学习方法包括：对知识超图中的实体、关系、属性和值的表示向量进行随机初始化，其中，实体的表示向量包括多个子表示向量，所述多个子表示向量的数量基于实体所具有的语义的数量而确定，并且关系、属性和值的表示向量的维度与实体的子表示向量的维度相同；基于从每个实体的邻居实体传递的信息，对每个实体所包括的多个子表示向量进行更新；利用知识超图补全任务训练模型，基于更新的实体和关系的向量表示，确定超边中缺失的实体。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 中国科学院自动化研究所 基于知识超图的解耦表示学习方法及装置
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