[发明专利]一种基于关系嵌入和卷积神经网络的知识图谱补全方法在审
| 申请号： | 202210308741.0 | 申请日： | 2022-03-26 |
| 公开（公告）号： | CN114625890A | 公开（公告）日： | 2022-06-14 |
| 发明（设计）人： | 马宇辰;李书琴 | 申请（专利权）人： | 西北农林科技大学 |
| 主分类号： | G06F16/36 | 分类号： | G06F16/36;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 暂无信息 | 代理人： | 暂无信息 |
| 地址： | 712100 陕西*** | 国省代码： | 陕西;61 |
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| 摘要： | 该发明专利名为“一种基于关系嵌入和卷积神经网络的知识图谱补全方法”。通过将知识图谱中三元组的实体和关系视为翻译的过程，并通过最有代表性的平移距离模型TransE来训练数据得到实体和关系的嵌入向量。其次通过融合不同嵌入向量形成新的向量表示，并与融合前的嵌入向量组成向量矩阵，提高知识图谱三元组整体信息特征的表达。使用不同大小卷积核提取向量矩阵的深层特征信息，将不同卷积核提取到的不同维度的特征结果接入全连接层，得到最终的分数，以此来判断知识图谱三元组是否合理，该发明有效提高了基于知识图谱智能问答系统数据库的准确性和完整性。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 关系 嵌入 卷积 神经网络 知识 图谱 方法 | ||
【主权项】：
暂无信息
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