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摘 要:本发明公开了一种基于张量的知识图谱表示学习方法及系统,本发明针对现有的知识图谱表示学习方法只考虑三元组本身信息、实体文本描述信息、实体图片信息、实体层次结构信息,而忽略了图谱的局部网络结构信息导致知识表示学习效果不佳的问题,本发明在知识图谱的表示学习中,考虑了每个实体的局部网络结构信息。首先,根据知识图谱的数据集,生成每个实体的掩码矩阵;其次,训练张量R,表示整个数据集的语义信息,每个实体可以通过掩码矩阵和R作用,得到每个实体的语义张量表达;然后,训练向量r,表示将每个实体语义张量映射至特定语义空间中的映射向量;最后在特定的语义空间进行训练,提高知识图谱表示学习的准确性。
著 录 项:
专利/申请号: | CN201910148591.X | 专利名称: | 一种基于张量的知识图谱表示学习方法及系统 |
申请日: | 2019-02-28 | 申请/专利权人 | 中国地质大学(武汉) |
专利类型: | 发明 | 地址: | 湖北省武汉市洪山区鲁磨路388号 |
专利状态: | 已下证 查询审查信息 | 分类号: | G06F16/36搜分类 其他搜索 |
公开/公告日: | 2021-04-09 | 转让价格: | 面议 |
公开/公告号: | CN109947948B | 交易状态: | 等待洽谈 搜索相似专利 |
交易方 | 企业 | 个人 |
买家 | 营业执照副本复印件(需盖公章) | 身份证复印件(签字) |
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专利转让协议(需盖公章)一式两份 | 专利转让协议(需签字)一式两份 | |
卖家 | 营业执照副本复印件(需盖公章) | 身份证复印件(需申请人签字) |
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日期 | 法律信息 | 备注 |