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申请/专利权人：湖南工商大学
摘要：本申请涉及一种市场失信信息知识图谱归纳推理嵌入方法，该方法包括：获取市场失信信息知识图谱作为源知识图谱，并采用BERT预训练模型对源知识图谱中超关系三元组的键值对进行特征提取，得到辅助信息词向量；采用卷积神经网络将辅助信息词向量与构造的关系向量进行融合，对融合结果进行矫正约束，得到综合关系嵌入；根据源知识图谱中实体的关系连接情况构建实体的类型级信息嵌入；根据实体的类型级信息嵌入以及对应实体的邻域信息构建实体的实例级信息嵌入；基于源知识图谱、综合关系嵌入以及实体的实例级信息嵌入进行元学习，得到知识图谱嵌入模型；将待处理的目标知识图谱输入至知识图谱嵌入模型，得到实体嵌入和关系嵌入。
主权项：1.一种市场失信信息知识图谱归纳推理嵌入方法，其特征在于，包括：S1：获取市场失信信息知识图谱作为源知识图谱，并采用BERT预训练模型对所述源知识图谱中超关系三元组的键值对进行特征提取，得到辅助信息词向量；S2：采用卷积神经网络将所述辅助信息词向量与构造的关系向量进行融合，对融合结果进行矫正约束，得到综合关系嵌入；S3：根据所述源知识图谱中实体的关系连接情况构建实体的类型级信息嵌入；S4：根据所述实体的类型级信息嵌入以及对应实体的邻域信息构建实体的实例级信息嵌入；S5：基于所述源知识图谱、所述综合关系嵌入以及所述实体的实例级信息嵌入进行元学习，得到知识图谱嵌入模型；将待处理的目标知识图谱输入至所述知识图谱嵌入模型，得到实体嵌入和关系嵌入。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 湖南工商大学 一种市场失信信息知识图谱归纳推理嵌入方法
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