[发明专利]一种基于双向LSTM深度神经网络的知识图谱生成方法有效
| 申请号： | 202010193182.4 | 申请日： | 2020-03-18 |
| 公开（公告）号： | CN111428046B | 公开（公告）日： | 2021-06-01 |
| 发明（设计）人： | 江正元;邵震洲;高春林 | 申请（专利权）人： | 浙江网新恩普软件有限公司 |
| 主分类号： | G06F16/36 | 分类号： | G06F16/36;G06F16/35;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 杭州君度专利代理事务所(特殊普通合伙) 33240 | 代理人： | 杨天娇 |
| 地址： | 310000 浙江省杭州市滨江区长河*** | 国省代码： | 浙江;33 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于双向LSTM深度神经网络的知识图谱生成方法，包括将源实体和目标实体分别输入至知识库中，得到属性矩阵；将两者对应的属性矩阵分别输入至多层感知机中，将多层感知机输出的特征与对应实体的词向量组成属性联合表达；将两者的属性联合表达进行合并，以合并后的特征矩阵作为双向LSTM深度神经网络的输入，输出的隐藏层向量；将隐藏层向量作为分类器的输入，输出在关系词典内对应关系的预测概率分布，取预测概率最大的关系作为源实体与目标实体的实体关系，完成知识图谱的生成。本发明弱化了源实体与目标实体的上下关系，一定程度上解决了候选实体的表达偏置，提高了关系预测的准确度。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 双向 lstm 深度 神经网络 知识 图谱 生成 方法 | ||
【主权项】：
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