[发明专利]一种融合图卷积与翻译模型的知识图谱联合表示学习方法有效
| 申请号： | 202110430124.3 | 申请日： | 2021-04-21 |
| 公开（公告）号： | CN113254663B | 公开（公告）日： | 2022-06-17 |
| 发明（设计）人： | 张元鸣;高天宇;肖刚;陆佳炜;程振波 | 申请（专利权）人： | 浙江工业大学 |
| 主分类号： | G06F16/36 | 分类号： | G06F16/36;G06F16/33;G06F40/42 |
| 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： | 一种融合图卷积与翻译模型的知识图谱联合表示学习方法，包括以下步骤：1)根据知识图谱构建其相对应的直接邻接矩阵和间接邻接矩阵；2)设计图卷积网络，包括一个输入层、两个隐藏层和一个输出层，优化邻接点节点对中心节点的注意力系数，通过学习直接邻节点和间接邻节点的结构信息得到节点的向量表示；3)采用翻译模型学习关系的语义信息，得到实体和关系的向量表示；4)将图卷积网络和翻译模型相融合，通过不断的迭代学习得到知识图谱的最终向量表示。本发明能够同时学习知识图谱的结构信息和关系语义，提高知识图谱的向量表示精度。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 融合 图卷 翻译 模型 知识 图谱 联合 表示 学习方法 | ||
【主权项】：
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