龙图腾网&IPTOP
- 微信扫码登录
- 账号密码登录
- 短信登录/注册
买专利卖专利找龙图腾，真高效！ 查专利查商标用IPTOP,全免费！专利年费监控用IP管家,真方便！
摘要：本申请涉及知识图谱技术领域，尤其涉及一种联合实体类别与关系表示的知识图谱实体补全方法。通过实体类别转移矩阵和关系组合，将实体类别和三元组中的语义关系融合到实体的嵌入特征中，增强表示能力；此外，通过综合考虑实体类别和语义关系对知识图谱实体补全的影响，使得模型能够更好的理解实体的特征属性，从而提高知识图谱实体补全的准确性。旨在解决如何利用实体类别信息和三元组中潜在的语义关系指导知识图谱实体的补全的问题。
主权项：1.一种联合实体类别与关系表示的知识图谱实体补全方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤：从知识图谱实体类别数据集中获取实体对应的实体类别数据，以及从待补全知识图谱三元组数据集中获取已有的三元组数据，所述三元组数据包括头实体、关系和尾实体；确定所述实体类别数据在所述三元组数据中的出现频次，根据所述出现频次确定各个实体在所述三元组数据中的关联强度；基于所述关联强度，选择三元组数据中最大关联强度的头实体关联的目标头实体类别转移矩阵，以及最大关联强度的尾实体关联的目标尾实体类别转移矩阵；基于所述目标头实体类别转移矩阵更新所述三元组数据中的头实体嵌入特征，以及基于所述目标尾实体类别转移矩阵更新所述三元组数据中的尾实体嵌入特征；基于更新后的实体嵌入特征和更新后的尾实体嵌入特征，更新所述三元组数据，得到更新后的三元组嵌入特征；将所述更新后的三元组嵌入特征作为输入至基于多头自注意力机制构建的编码模块进行训练，将所述编码模块中评分最高的候选实体标签确定为知识图谱的实体补全结果。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 昆明理工大学 云南锡业股份有限公司锡业分公司 一种联合实体类别与关系表示的知识图谱实体补全方法
免责声明
1、本报告根据公开、合法渠道获得相关数据和信息，力求客观、公正，但并不保证数据的最终完整性和准确性。
2、报告中的分析和结论仅反映本公司于发布本报告当日的职业理解，仅供参考使用，不能作为本公司承担任何法律责任的依据或者凭证。
主营中国专利交易买卖与专利转让许可,高校科技成果推广与科技成果转化,知识产权运营管理与平台开发,科技人才专家库与科技猎头等科技服务
开放平台
担保交易
惠及多方
会员特惠
专属平台
适合多方
数据共享
功能齐全
皖公网安备 34010402703815号