[发明专利]一种基于语义向量的知识图谱表示学习方法有效
| 申请号： | 201911344270.3 | 申请日： | 2019-12-24 |
| 公开（公告）号： | CN111198950B | 公开（公告）日： | 2021-10-15 |
| 发明（设计）人： | 张元鸣;李梦妮;高天宇;肖刚;程振波;陆佳炜 | 申请（专利权）人： | 浙江工业大学 |
| 主分类号： | G06F16/36 | 分类号： | G06F16/36;G06F16/28;G06F40/284;G06F40/30;G06K9/62 |
| 代理公司： | 杭州斯可睿专利事务所有限公司 33241 | 代理人： | 王利强 |
| 地址： | 310014 浙江省*** | 国省代码： | 浙江;33 |
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| 摘要： | 一种基于语义向量的知识图谱表示学习方法，包括以下步骤：1)融合文本语料库的语义向量构建；2)融合文本语料库及知识图谱上下文的语义向量构建；3)语义矩阵的构建，过程如下：以三元组和关系的语义向量作为输入，得到每个关系对应的语义矩阵；4)建模与训练，过程如下：设计了一个新的得分函数对知识图谱中实体和关系的嵌入表示进行建模，得到所述知识图谱的嵌入表示模型；使用随机梯度下降法训练所述嵌入表示模型，使得损失函数的值最小化，得到最终知识图谱中实体和关系的语义向量。本发明提出的表示学习方体能够较为对知识图谱的复杂关系进行建模，并能够提高向量表示的精确度。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 语义 向量 知识 图谱 表示 学习方法 | ||
【主权项】：
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