一种知识图谱的表示学习方法和系统
公开
摘要
本说明书涉及图数据处理领域，特别涉及一种知识图谱的表示学习方法和系统。该方法包括进行一轮或多轮迭代更新，以获得知识图谱中节点和/或边的向量表示，其中一轮迭代更新包括：基于所述知识图谱中的一个或多个三元组，获取一个或多个正样本；基于知识图谱中不存在的一个或多个三元组，获取一个或多个负样本；基于各样本中的向量表示确定各样本对应的预测值；确定损失函数值，所述损失函数值反映各样本对应的预测值与其标签值的差异；调整样本中节点的第一向量表示、边的向量表示以及所述字典矩阵中的元素，以减小各样本对应的预测值与其标签值的差异。
基本信息
专利标题 ：
一种知识图谱的表示学习方法和系统
专利标题（英）：
暂无
公开（公告）号 ：
CN114610899A
申请号 ：
CN202210222332.9
公开（公告）日 ：
2022-06-10
申请日 ：
2022-03-07
授权号 ：
暂无
授权日 ：
暂无
发明人 ：
巢林林王太峰褚崴
申请人 ：
支付宝（杭州）信息技术有限公司
申请人地址 ：
浙江省杭州市西湖区西溪路556号8层B段801-11
代理机构 ：
成都七星天知识产权代理有限公司
代理人 ：
袁春晓
优先权 ：
CN202210222332.9
主分类号 ：
G06F16/36
IPC分类号 ：
G06F16/36 G06F16/901
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。
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