[发明专利]基于图注意力神经网络的知识图谱表示方法在审
| 申请号： | 202111145745.3 | 申请日： | 2021-09-28 |
| 公开（公告）号： | CN114036308A | 公开（公告）日： | 2022-02-11 |
| 发明（设计）人： | 杨亚明;管子玉;赵伟;李康 | 申请（专利权）人： | 西安电子科技大学 |
| 主分类号： | G06F16/36 | 分类号： | G06F16/36;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 西安恒泰知识产权代理事务所 61216 | 代理人： | 王芳 |
| 地址： | 710071*** | 国省代码： | 陕西;61 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于图注意力神经网络的知识图谱表示方法，包括如下步骤：步骤11，根据知识图谱构建异质图；步骤12，初始化六种连接对应的行归一化后的邻接矩阵；步骤21，定义异质图神经网络第l层所有的头节点、关系节点、尾节点的表示；步骤22，判断知识图谱数据是否包含头实体和关系的特征信息，是则执行步骤23，否则执行步骤24；步骤23，赋值给异质图神经网络第0层所有头节点、关系节点、尾节点的表示；步骤24，随机初始化；步骤3，用深层异质图卷积网络进行L次前向传播，得到知识图谱的头实体、关系、尾实体的最终表示。本发明既有语义翻译的简便性的优点，又能利用卷积操作提取更丰富的语义信息和多阶知识，使表示更有效。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 注意力 神经网络 知识 图谱 表示 方法 | ||
【主权项】：
暂无信息
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