[发明专利]结合实体层次类别的知识图谱表示学习方法有效
| 申请号： | 201610350225.9 | 申请日： | 2016-05-24 |
| 公开（公告）号： | CN107423820B | 公开（公告）日： | 2020-09-29 |
| 发明（设计）人： | 孙茂松;谢若冰;刘知远 | 申请（专利权）人： | 清华大学 |
| 主分类号： | G06N5/02 | 分类号： | G06N5/02 |
| 代理公司： | 北京路浩知识产权代理有限公司 11002 | 代理人： | 李相雨 |
| 地址： | 100084 北京市海*** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 本发明涉及一种结合实体层次类别的知识图谱表示学习方法，包括：获取知识图谱的三元组关系以及实体的层次结构类别信息；根据实体的层次结构类别信息，构建实体在预设三元组下的类别映射矩阵；根据三元组关系的实体向量和关系向量以及类别映射矩阵，构建能量方程；根据能量方程构建基于边际的评价函数，通过最小化评价函数，学习实体向量、关系向量以及类别映射矩阵的表示。本发明提出的结合实体层次类别的知识图谱表示学习方法，能够充分利用实体具有层次结构的类别信息提升表示学习的效果，在知识图谱补全和三元组关系分类等任务中得到更高的准确率，尤其是在具有长尾分布的低频三元组关系上效果提升尤为突出，具有良好的实用性。 | ||
| 搜索关键词： | 结合 实体 层次 类别 知识 图谱 表示 学习方法 | ||
【主权项】：
一种结合实体层次类别的知识图谱表示学习方法，其特征在于，包括：获取知识图谱的三元组关系以及实体的层次结构类别信息；根据实体的层次结构类别信息，构建实体在预设三元组下的类别映射矩阵；根据所述三元组关系的实体向量和关系向量以及所述类别映射矩阵，构建能量方程；根据所述能量方程构建基于边际的评价函数，通过最小化所述评价函数，学习实体向量、关系向量以及类别映射矩阵的表示。
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