基于文本图增强的知识图谱表示学习方法及系统
公开
摘要
本发明属于知识图谱技术领域，特别涉及一种基于文本图增强的知识图谱表示学习方法及系统，通过对知识图谱实体文本描述进行分析处理，抽取出命名实体，并构建由句子层节点、文本实体层节点形成的两层异构文本图；建立文本图实体与知识图谱实体之间的连接并获取增强知识图谱，进而处理得到节点初始化表示；采用图卷积神经网络在实体之间进行语义传播，获得融合文本内容语义和三元组结构语义的实体文本表示；将实体文本表示与仅考虑三元组的实体结构表示进行联合，通过负样本、损失函数来更新优化。本发明能够更好地将实体文本内容语义融合到知识图谱中，有效缓解知识图谱稀疏性问题，提升知识图谱表示学习的表达能力，在少样本或零样本情况下也具有较好适用性。
基本信息
专利标题 ：
基于文本图增强的知识图谱表示学习方法及系统
专利标题（英）：
暂无
公开（公告）号 ：
CN114580638A
申请号 ：
CN202210133500.7
公开（公告）日 ：
2022-06-03
申请日 ：
2022-02-14
授权号 ：
暂无
授权日 ：
暂无
发明人 ：
卢记仓王凌周刚兰明敬李珠峰祝涛杰吴建萍陈静
申请人 ：
中国人民解放军战略支援部队信息工程大学
申请人地址 ：
河南省郑州市高新区科学大道62号
代理机构 ：
郑州大通专利商标代理有限公司
代理人 ：
周艳巧
优先权 ：
CN202210133500.7
主分类号 ：
G06N5/02
IPC分类号 ：
G06N5/02 G06N5/04 G06F40/295
IPC结构图谱
G
G部——物理
G06
计算；推算或计数
G06N
基于特定计算模型的计算机系统
G06N5/00
利用基于知识的模式的计算机系统
G06N5/02
知识表达
法律状态
2022-06-03 ：
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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