[发明专利]图神经网络的训练与知识图谱的补全方法、装置在审
| 申请号： | 202110790683.5 | 申请日： | 2021-07-13 |
| 公开（公告）号： | CN113641829A | 公开（公告）日： | 2021-11-12 |
| 发明（设计）人： | 黄焱晖;卞东海;蔡远俊;彭卫华;徐伟建 | 申请（专利权）人： | 北京百度网讯科技有限公司 |
| 主分类号： | G06F16/36 | 分类号： | G06F16/36;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 北京鸿德海业知识产权代理有限公司 11412 | 代理人： | 田宏宾 |
| 地址： | 100085 北京市*** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 本公开提供了一种图神经网络的训练与知识图谱的补全方法，涉及知识图谱、深度学习等技术领域。图神经网络的训练方法包括：获取知识图谱并得到多个训练样本与多个训练样本的标注结果；得到多个训练样本的头结点向量、关系向量与尾结点向量；构建包含语义层、卷积层与输出层的初始图神经网络；使用训练样本的头结点向量、关系向量、尾结点向量与标注结果训练得到目标图神经网络。知识图谱的补全方法包括：获取待补全知识图谱；生成头结点向量、关系向量与尾结点向量；将头结点向量、关系向量与尾结点向量输入目标图神经网络得到相似度结果；在确定相似度结果满足预设要求的情况下，根据头结点向量、关系向量、尾结点向量与待补全知识图谱完成补全。 | ||
| 搜索关键词： | 神经网络 训练 知识 图谱 方法 装置 | ||
【主权项】：
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