[发明专利]一种基于云模型的知识图谱表示方法在审
| 申请号： | 201911045361.7 | 申请日： | 2019-10-30 |
| 公开（公告）号： | CN110795511A | 公开（公告）日： | 2020-02-14 |
| 发明（设计）人： | 刘学军;周航;蒋军成;李斌;王志荣 | 申请（专利权）人： | 南京工业大学 |
| 主分类号： | G06F16/28 | 分类号： | G06F16/28;G06F16/36;G06F40/30;G06K9/62 |
| 代理公司： | 32207 南京知识律师事务所 | 代理人： | 刘丰 |
| 地址： | 211816 江*** | 国省代码： | 江苏;32 |
| 权利要求书： | 查看更多 | 说明书： | 查看更多 |
| 摘要： | 本发明提出了一种基于云模型的知识图谱表示方法，包括以下步骤：获取数据集，按比例随机分为训练集和测试集；将训练集中每一个关系划分为多个语义，得到该关系的高斯混合模型；计算每一个关系中最能表达该关系的主语义；基于云模型计算每个主语义的语言值的坐标及其确定程度。本发明提出一种基于云模型的知识图谱表示方法，目标是在关系向量存在多语义性的前提下，获取最能表达该关系向量语义的的向量值，同时引入不确定性的思想，在新的评分函数中结合确定程度，使知识图谱的表示更加准确。 | ||
| 搜索关键词： | 语义 图谱 关系向量 高斯混合模型 不确定性 获取数据 模型计算 评分函数 测试集 训练集 语义性 引入 语言 | ||
【主权项】：
1.一种基于云模型的知识图谱表示方法，其特征在于，包括以下步骤：/n获取数据集，按比例随机分为训练集和测试集；/n将训练集中每一个关系划分为多个语义，得到该关系的高斯混合模型；/n计算每一个关系中最能表达该关系的主语义；/n基于云模型计算每个主语义的语言值的坐标及其确定程度。/n
下载完整专利技术内容需要扣除积分，VIP会员可以免费下载。
该专利技术资料仅供研究查看技术是否侵权等信息，商用须获得专利权人授权。该专利全部权利属于南京工业大学，未经南京工业大学许可，擅自商用是侵权行为。如果您想购买此专利、获得商业授权和技术合作，请联系【客服】
本文链接：http://www.vipzhuanli.com/patent/201911045361.7/，转载请声明来源钻瓜专利网。
