[发明专利]语义增强的知识图谱周期性推理方法和装置在审
| 申请号： | 202210320462.6 | 申请日： | 2022-03-29 |
| 公开（公告）号： | CN115186098A | 公开（公告）日： | 2022-10-14 |
| 发明（设计）人： | 刘湘赣;陈汉梅;向闱;卢敏;刘然;田园;何金凤 | 申请（专利权）人： | 湖北技术交易所 |
| 主分类号： | G06F16/36 | 分类号： | G06F16/36;G06F16/33;G06F40/30;G06N3/04;G06N3/08;G06N5/04 |
| 代理公司： | 武汉惠创知识产权代理事务所(普通合伙) 42243 | 代理人： | 吴平兰 |
| 地址： | 430071 湖北省武汉市*** | 国省代码： | 湖北;42 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种语义增强的知识图谱周期性推理方法和装置，属于知识图谱技术领域。方法包括：将知识图谱以适合的时间间隔进行离散化处理得到不同时期的时序子图；通过关系图卷积网络计算得到同一实体在不同时序子图的向量表示；通过门控循环单元对不同时序子图的向量表示进行整合得到一个时序周期的实体向量表示；借鉴TransE模型思想并结合损失函数模型对实体向量表示进行参数优化训练得到包含时序语义信息的实体向量。本专利通过关系图卷积网络对实体节点的局部邻居信息进行聚合，使得我们的模型语义表现力更强，并采用门控循环单元对一个时序周期的向量进行训练，与现有技术相比，在周期性时间信息推理任务上具有更好的性能。 | ||
| 搜索关键词： | 语义 增强 知识 图谱 周期性 推理 方法 装置 | ||
【主权项】：
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