发明专利已授权

一种基于少样本关系预测模型的可解释方法

📄 申请号：CN202210466414.8 📄 发布日：2026/06/04

著录项目信息

申请日

2022-04-29

公开号

CN114860953A

公开日

2022-08-05

申请人

重庆邮电大学

法律状态

已下证

专利类型

发明

主分类号

G06F16_36

IPC 分类号

G06F16_36 , G06F40_295 , G06N3_04 , G06N3_08 ,

技术画像

所属领域

少样本学习少样本学习关系预测可解释人工智能

应用场景

知识图谱补全, 推荐系统, 社交网络分析, 金融风控, 智能问答

AI 智能推荐 · 同申请人专利 · 搜索相似专利

摘要

本发明属于知识图谱领域，具体涉及一种基于少样本关系预测模型的可解释方法；该方法包括：对少样本关系预测模型的可解释性进行评估，得到可解释评估结果；根据可解释评估结果改进模型；获取来自用户的问题，将该问题输入改进好的少样本关系预测模型中，得到该问题的可信预测结果；本发明选取多种对比模型进行分析，通过改变少样本关系预测模型和对比模型的数据量和数据内容计算评价指标并分析不同数据量和不同数据内容对模型的影响；通过改变少样本关系预测模型中的卷积神经网络的超参数如激活函数、池化策略、正则化等计算评价指标并分析超参数对模型的影响；本发明提高了模型的关系预测结果的可信度，实用性高。

权利要求书 (12项) 说明书附图

……

图1

图2

图3

法律状态时间线

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当前第 / 件

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