基于卷积网络的路径感知的知识图谱补全方法及相关设备
公开
摘要
本公开提供基于卷积网络的路径感知的知识图谱补全方法及相关设备，该方法包括：从所述知识图谱中获取初始三元组集合；基于所述初始三元组集合确定候选三元组集合；将所述候选三元组集合输入至预先构建的排序模型中，通过所述排序模型输出所述候选三元组集合中每一个候选三元组的关系得分，基于所述关系得分从所述候选三元组集合中确定至少一个候选三元组，并将其补入所述知识图谱中；其中，所述排序模型是通过预训练的。本公开的补全方法通过引入三元组的路径信息，并进一步考虑路径局部和全局重要性，提升知识图谱补全准确率。
基本信息
专利标题 ：
基于卷积网络的路径感知的知识图谱补全方法及相关设备
专利标题（英）：
暂无
公开（公告）号 ：
CN114297397A
申请号 ：
CN202111327210.8
公开（公告）日 ：
2022-04-08
申请日 ：
2021-11-10
授权号 ：
暂无
授权日 ：
暂无
发明人 ：
程祥苏森贾宁宁陈立炯
申请人 ：
北京邮电大学
申请人地址 ：
北京市海淀区西土城路10号
代理机构 ：
北京风雅颂专利代理有限公司
代理人 ：
刘婧
优先权 ：
CN202111327210.8
主分类号 ：
G06F16/36
IPC分类号 ：
G06F16/36 G06N3/04 G06N3/08
IPC结构图谱
G
G部——物理
G06
计算；推算或计数
G06F
电数字数据处理
G06F16/36
••语义工具的产生,例如,本体论或词典
法律状态
2022-04-08 ：
公开
注：本法律状态信息仅供参考，即时准确的法律状态信息须到国家知识产权局办理专利登记簿副本。
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