基于图注意力机制的医学知识图谱关系预测方法
公开
摘要
基于图注意力机制的医学知识图谱关系预测方法属于电子信息领域。本发明涉及如下3点：(1)将不同权重(注意力)分配给附近的节点，并通过迭代和分层计算传播注意力。(2)并在多跳邻居之间引入辅助边，实现了实体之间知识流的有效传播，构建了基于图注意力的嵌入模型。(3)应用ConvKB作为解码器有效捕获实体及其邻域间存在的关联关系。本发明针对医疗知识图谱中关系预测任务，通过扩展图注意力机制，构建了基于图注意力的嵌入模型，捕获给定实体的多跳邻域间实体和关系特征，进而完善医疗知识图谱中实体间关联关系。
基本信息
专利标题 ：
基于图注意力机制的医学知识图谱关系预测方法
专利标题（英）：
暂无
公开（公告）号 ：
CN114610897A
申请号 ：
CN202210181938.2
公开（公告）日 ：
2022-06-10
申请日 ：
2022-02-25
授权号 ：
暂无
授权日 ：
暂无
发明人 ：
何坚苗宁张仰陈建辉
申请人 ：
北京工业大学
申请人地址 ：
北京市朝阳区平乐园100号
代理机构 ：
北京思海天达知识产权代理有限公司
代理人 ：
刘萍
优先权 ：
CN202210181938.2
主分类号 ：
G06F16/36
IPC分类号 ：
G06F16/36 G06F16/28
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
2022-06-10 ：
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。
文件下载
暂无PDF文件可下载
