[发明专利]一种向量约束嵌入转换的知识图谱推理方法在审
| 申请号： | 201610858221.1 | 申请日： | 2016-09-28 |
| 公开（公告）号： | CN106528609A | 公开（公告）日： | 2017-03-22 |
| 发明（设计）人： | 林开标;吴运兵;朱顺痣;杨帆;卢萍 | 申请（专利权）人： | 厦门理工学院 |
| 主分类号： | G06F17/30 | 分类号： | G06F17/30 |
| 代理公司： | 北京轻创知识产权代理有限公司11212 | 代理人： | 谈杰 |
| 地址： | 361024 福*** | 国省代码： | 福建;35 |
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| 摘要： | 本发明公开一种向量约束嵌入转换的知识图谱推理方法，步骤是步骤1，获取知识图谱中每个关系和实体的语义类型；步骤2，将实体集和关系集嵌入到低维连续向量空间，并进行规范化；步骤3，将规范化后的实体集与关系集，按照原来的三元组对应关系映射到相应的向量矩阵中；步骤4，在低维连续空间中，计算知识图谱中每个三元组的得分损失函数值，构造训练模型；步骤5，对满足关系语义类型的被打乱的三元组进行训练模型的优化；步骤6，步骤5循环至满足循环结束条件；步骤7，对下一个三元组进行计算，重复步骤4至步骤6，直至全部三元组都计算完成，输出训练模型的实体集和关系集。此种推理方法可提高知识发现的推理准确性，提高预测精度。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 向量 约束 嵌入 转换 知识 图谱 推理 方法 | ||
【主权项】：
一种向量约束嵌入转换的知识图谱推理方法，其特征在于包括如下步骤：步骤1，获取知识图谱中每个关系和实体的语义类型；步骤2，将实体集和关系集嵌入到低维连续向量空间，并进行规范化；步骤3，将规范化后的实体集与关系集，按照原来的三元组对应关系映射到相应的向量矩阵中；步骤4，在低维连续空间中，计算知识图谱中每个三元组的得分损失函数值，构造训练模型；步骤5，对满足关系语义类型的被打乱的三元组进行训练模型的优化；步骤6，对步骤5进行循环，直至满足循环结束条件；步骤7，对下一个三元组进行计算，重复步骤4至步骤6，直至全部三元组都计算完成，输出训练模型中相应的实体集和关系集。
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