[发明专利]一种基于路径张量分解的知识图谱表示学习方法在审
| 申请号： | 201610858350.0 | 申请日： | 2016-09-28 |
| 公开（公告）号： | CN106528610A | 公开（公告）日： | 2017-03-22 |
| 发明（设计）人： | 林开标;朱顺痣;吴运兵;卢萍;杨帆 | 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： | 本发明公开一种基于路径张量分解的知识图谱表示学习方法，包括如下步骤步骤1，提取知识图谱中的实体集、关系集和三元组集，把满足三元组的实体集、关系集嵌入到低维连续向量空间；步骤2，通过PRA算法获得实体间的路径；步骤3，在全部实体可能存在的路径上均进行张量分解，计算分解损失函数值；步骤4，重复步骤3，直至达到收敛的预设值或迭代最大次数；步骤5，如果达到迭代最大次数或收敛于预设值，则进入下一个三元组相关的路径计算，重复步骤2至步骤4，直到训练集全部的三元组都被执行；步骤6，输出训练模型中相应的实体集和关系集。此种表示学习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 基于 路径 张量 分解 知识 图谱 表示 学习方法 | ||
【主权项】：
一种基于路径张量分解的知识图谱表示学习方法，其特征在于包括如下步骤：步骤1，提取知识图谱中的实体集、关系集和三元组集，把满足三元组的实体集、关系集嵌入到低维连续向量空间；步骤2，通过PRA算法获得实体间的路径；步骤3，在全部实体可能存在的路径上均进行张量分解，计算分解损失函数值；步骤4，重复步骤3，直至达到收敛的预设值或迭代最大次数；步骤5，如果达到迭代最大次数或收敛于预设值，则进入下一个三元组相关的路径计算，重复步骤2至步骤4，直到训练集全部的三元组都被执行；步骤6，输出训练模型中相应的实体集和关系集。
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