[发明专利]基于嵌入式学习的知识图谱的实体关系优化方法在审
| 申请号： | 202310931506.3 | 申请日： | 2023-07-27 |
| 公开（公告）号： | CN116910271A | 公开（公告）日： | 2023-10-20 |
| 发明（设计）人： | 周志光;张永;马煜明;刘玉华;孟瑜炜;俞荣栋;傅骏伟 | 申请（专利权）人： | 杭州电子科技大学 |
| 主分类号： | G06F16/36 | 分类号： | G06F16/36;G06F16/332;G06F16/28;G06F16/33;G06N3/08 |
| 代理公司： | 杭州君度专利代理事务所(特殊普通合伙) 33240 | 代理人： | 邬赵丹 |
| 地址： | 310018 浙*** | 国省代码： | 浙江;33 |
| 权利要求书： | 暂无信息 | 说明书： | 暂无信息 |
| 摘要： | 本发明公开了基于嵌入式学习的知识图谱的实体关系优化方法。本发明方法将原始知识图谱的三元组视作节点，并且添加了一组虚拟的关系节点；利用加权方法保证三元组线图中两个节点的三元组中的关系越相关，这些节点之间的边的权值就越高；将三元组通过深度学习模型所获的每一关系的置信度映射成每个三元组节点对于关系节点的权重，使得在拓扑结构中分布较远的三元组通过同享相似的关系而变得更加接近。在嵌入空间中，能够捕捉实体与语义的相似性以及推断三元组关系的正确性，为可信性低的三元组进行关系推荐，并结合人机交互的方式进行三元组的关系校正，使用校正后数据对深度学习模型进行迭代优化，提升了深度学习模型的关系抽取结果的质量。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 嵌入式 学习 知识 图谱 实体 关系 优化 方法 | ||
【主权项】：
暂无信息
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