[发明专利]一种基于强化学习的双系统知识图谱的知识推理方法在审
| 申请号： | 202011219474.7 | 申请日： | 2020-11-04 |
| 公开（公告）号： | CN112287120A | 公开（公告）日： | 2021-01-29 |
| 发明（设计）人： | 舒明雷;刘浩;王英龙;周书旺;刘照阳;高天雷;单珂 | 申请（专利权）人： | 山东省人工智能研究院;山东省计算中心(国家超级计算济南中心) |
| 主分类号： | G06F16/36 | 分类号： | G06F16/36;G06N3/04;G06N3/08;G06N5/04 |
| 代理公司： | 济南泉城专利商标事务所 37218 | 代理人： | 支文彬 |
| 地址： | 250013 山*** | 国省代码： | 山东;37 |
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| 摘要： | 一种基于强化学习的双系统知识图谱的知识推理方法，通过融合高精度的分布式表示推理的单步推理算法和强化学习策略路径，搭建用于推理的推理系统和用于评价的评价系统。训练完备的评价系统帮助推理系统训练，使得推理系统可以学习评价系统中的网络信息。基于训练完备的评价系统对推理系统的推理路径评价，完成路径推理。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 强化 学习 双系统 知识 图谱 推理 方法 | ||
【主权项】：
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