[发明专利]一种融合上下文语义的知识图谱链路预测模型方法及装置有效
| 申请号： | 202110631995.1 | 申请日： | 2021-06-07 |
| 公开（公告）号： | CN113535972B | 公开（公告）日： | 2022-08-23 |
| 发明（设计）人： | 刘露;包铁;高迅;张雪松;彭涛 | 申请（专利权）人： | 吉林大学 |
| 主分类号： | G06F16/36 | 分类号： | G06F16/36;G06F40/30;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 北京华际知识产权代理有限公司 11676 | 代理人： | 曹书华 |
| 地址： | 130012 吉*** | 国省代码： | 吉林;22 |
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| 摘要： | 本发明属于知识图谱链路预测技术领域，具体为一种融合上下文语义的知识图谱链路预测模型、方法及装置，包括输入采样子图，在输入中每个训练数据都是由n个实体构成的r‑子图谱，n指代r‑子图谱中的实体个数，根据广度优先搜索这一采样策略可生成一系列的关系序列，即一个r‑子图谱即为一条含有n个实体的关系路径，该子图谱可包含三个方面的语义信息：在知识图谱之中的结构信息、子图谱的类型属性元信息和本体信息(详细内容写于属性信息提取部分)以及实体和关系所蕴含的上下文自然语义知识信息，其结构合理，使用LSTM和GCN共同捕获知识图谱中实体的上下文语义表示，提升实体的嵌入表示能力，应用至链路预测任务中，模型性能得到提升。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 融合 上下文 语义 知识 图谱 预测 模型 方法 装置 | ||
【主权项】：
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