[发明专利]基于指称句的知识图谱和文本信息的表示方法及系统有效
| 申请号： | 201910501471.3 | 申请日： | 2019-06-11 |
| 公开（公告）号： | CN110275960B | 公开（公告）日： | 2021-09-14 |
| 发明（设计）人： | 王亚珅;张欢欢;刘弋锋;谢海永 | 申请（专利权）人： | 中国电子科技集团公司电子科学研究院 |
| 主分类号： | G06F16/36 | 分类号： | G06F16/36;G06F40/295;G06F40/30;G06F40/126;G06N5/02;G06N3/04 |
| 代理公司： | 工业和信息化部电子专利中心 11010 | 代理人： | 田卫平 |
| 地址： | 100041 *** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于指称句的知识图谱和文本信息的表示方法及系统，涉及机器学习技术领域，该方法包含：对知识图谱进行建模，获得实体向量和关系向量；获取纯文本中包含的与关系相关的深层语义信息，并进行知识建模，获得文本化关系向量；获取纯文本中包含的与实体相关的深层语义信息，并进行知识建模，获得文本化实体向量；基于所述实体向量、所述关系向量、所述文本化关系向量、所述文本化实体向量以及词语向量构造优化参数，实现知识图谱和文本信息的联合表示。本发明利用“指称句”对知识图谱中的实体进行文本化建模，实现对知识图谱与文本信息联合表示进行降噪，从而提升知识表示与推演的质量。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 指称 知识 图谱 文本 信息 表示 方法 系统 | ||
【主权项】：
1.一种基于指称句的知识图谱和文本信息的表示方法，其特征在于，该方法包括：对所述知识图谱进行建模以获得实体向量和关系向量；获取所述文本信息中包含的与关系相关的深层语义信息，并基于所述与关系相关的深层语义信息进行知识建模以获得文本化关系向量；获取所述文本信息中包含的与实体相关的深层语义信息，并基于所述与实体相关的深层语义信息进行知识建模以获得文本化实体向量；基于所述实体向量、所述关系向量、所述文本化关系向量、所述文本化实体向量以及词语向量构造优化参数，基于所述优化参数对知识图谱和文本信息的联合表示。
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