[发明专利]一种基于小样本学习的知识图谱实体链接预测方法在审
| 申请号： | 202111424146.5 | 申请日： | 2021-11-26 |
| 公开（公告）号： | CN114153985A | 公开（公告）日： | 2022-03-08 |
| 发明（设计）人： | 刘泽超;马万朋;孙建国;刘瑞男;武俊鹏;申林山 | 申请（专利权）人： | 哈尔滨工程大学 |
| 主分类号： | G06F16/36 | 分类号： | G06F16/36;G06F16/35;G06F40/30;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 暂无信息 | 代理人： | 暂无信息 |
| 地址： | 150001 黑龙江省哈尔滨市南岗区*** | 国省代码： | 黑龙江;23 |
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| 摘要： | 本发明属于元学习与知识表示学习技术领域，具体涉及一种基于小样本学习的知识图谱实体链接预测方法。本发明利用元学习的方式在一个任务中只利用少数三元组信息完成关系信息的提取以及快速更新；考虑数据集中的三元组会存在复杂的头尾实体数量对应关系，通过预先统计出完整三元组中的头尾实体数量，根据头尾实体所占比例确定负样本的生成方式；通过知识表示学习的传统评分函数将实体向量和关系向量以共处同一平面的方式进行数学计算。本发明通过将更新后的关系信息向量映射到超平面，并将实体向量进行超平面投影分解，使得模型能够有效缓解训练过程中过度收敛的情况。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 样本 学习 知识 图谱 实体 链接 预测 方法 | ||
【主权项】：
暂无信息
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