[发明专利]一种基于碳中和潜在语义的中文动态知识图谱补全的方法在审
| 申请号： | 202310541413.X | 申请日： | 2023-05-15 |
| 公开（公告）号： | CN116521902A | 公开（公告）日： | 2023-08-01 |
| 发明（设计）人： | 朱西平;肖丽娟;杨欢;高昂;郭露;陈怡男;陈惠芬;梁琳 | 申请（专利权）人： | 西南石油大学 |
| 主分类号： | G06F16/36 | 分类号： | G06F16/36;G06F40/289;G06F40/151;G06F18/22;G06F40/30;G06F18/214;G06N3/088;G06N3/045 |
| 代理公司： | 暂无信息 | 代理人： | 暂无信息 |
| 地址： | 610500 四*** | 国省代码： | 四川;51 |
| 权利要求书： | 查看更多 | 说明书： | 查看更多 |
| 摘要： | 本发明公开了一种基于碳中和潜在语义的中文动态知识图谱补全的方法，使用碳中和文本关键信息，便于碳中和准确搜索，同时也有利于碳中和。基于对比学习，结合正样本和负样本数据，有效的缓解数据不丰富问题，考虑到时间和相似软逻辑，提出基于时间路径的拓扑结构方法和相似软逻辑约束方法将拓扑结构和其他软逻辑融合在语言模型中，以改善补全语义不足错误，为避免模型在训练过程中，完全忽略掉负样本和正样本之间的关系，利用软标签和硬标签相互学习来有效的补全知识图谱，使所得结果更加合理可靠。本发明除用于碳中和动态知识图谱补全外，还可以用于其他需要四元组嵌入的下游任务，具有广泛的应用价值。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 中和 潜在 语义 中文 动态 知识 图谱 方法 | ||
【主权项】：
暂无信息
下载完整专利技术内容需要扣除积分，VIP会员可以免费下载。
该专利技术资料仅供研究查看技术是否侵权等信息，商用须获得专利权人授权。该专利全部权利属于西南石油大学，未经西南石油大学许可，擅自商用是侵权行为。如果您想购买此专利、获得商业授权和技术合作，请联系【客服】
本文链接：http://www.vipzhuanli.com/patent/202310541413.X/，转载请声明来源钻瓜专利网。
