[发明专利]一种基于多智能体强化学习的知识图谱多跳推理方法在审
| 申请号： | 202211566685.7 | 申请日： | 2022-12-07 |
| 公开（公告）号： | CN115860122A | 公开（公告）日： | 2023-03-28 |
| 发明（设计）人： | 黄刚;王丹;李波;俞再亮 | 申请（专利权）人： | 之江实验室;西安电子科技大学 |
| 主分类号： | G06N5/04 | 分类号： | G06N5/04;G06N5/043;G06N5/022;G06F16/36;G06F16/35;G06N3/045;G06N3/0442;G06N3/042;G06N3/047;G06N3/048;G06N3/092 |
| 代理公司： | 郑州知倍通知识产权代理事务所(普通合伙) 41191 | 代理人： | 邱珍珍 |
| 地址： | 311121 *** | 国省代码： | 浙江;33 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于多智能体强化学习的知识图谱多跳推理方法，针对知识图谱推理过程中存在的长路径推理性能差、只注重关系选择而忽略实体选择重要性和未能充分利用实体、关系多重语义的问题。该发明含有以下步骤，将知识图谱作为智能体感知的环境，并对知识图谱进行预处理；设计强化学习算法中用于训练智能体的网络结构；初始化所有智能体的状态信息和算法参数；将预处理的知识图谱作为智能体的环境，利用强化学习算法使智能体与环境交互进行迭代学习，得到训练完成的策略网络；使用训练完成的策略网络对待处理的知识图谱进行推理预测。本技术能够克服实体或关系的多重语义带来的语义歧义问题，从而提高智能体路径推理的准确性。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 智能 强化 学习 知识 图谱 推理 方法 | ||
【主权项】：
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