[发明专利]基于关系上下文进行实体对齐的图神经网络模型及方法在审
| 申请号： | 202110281892.7 | 申请日： | 2021-03-16 |
| 公开（公告）号： | CN113157935A | 公开（公告）日： | 2021-07-23 |
| 发明（设计）人： | 王杰;蔡健宇;王学良;吴枫 | 申请（专利权）人： | 中国科学技术大学 |
| 主分类号： | G06F16/36 | 分类号： | G06F16/36;G06F40/211;G06F40/295;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 北京凯特来知识产权代理有限公司 11260 | 代理人： | 郑立明;付久春 |
| 地址： | 230026 安*** | 国省代码： | 安徽;34 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于关系上下文进行实体对齐的图神经网络模型及方法，模型包括：实体上下文模块，根据对齐的实体种子，以知识图谱中每一个实体及其周围的子图信息作为输入，输出该实体的实体上下文向量；关系上下文模块，根据对齐的实体种子，以知识图谱中每一个实体及其周围的子图信息作为输入，输出该实体的关系上下文向量；向量拼接模块，能拼接实体上下文模块和关系上下文模块输出的实体上下文向量与关系上下文向量，得到实体的最终向量；相似度判断模块，能计算两个实体的最终向量的内积作为这两个实体的相似度得分。该模型及方法有效地利用并建模了知识图谱中的关系信息，同时结合了图神经网络相关技术，取得了显著的性能提升。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 关系 上下文 进行 实体 对齐 神经网络 模型 方法 | ||
【主权项】：
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