一种基于双边路径质量评估的强化学习知识图谱推理方法
公开
摘要
本发明公开了一种基于双边路径质量评估的强化学习知识图谱推理方法。该发明针对传统知识图谱强化学习推理算法未明确定义推理路径质量的问题所导致的虚假路径及对长路径推理效果差的问题，设置双边路径质量评估模块，通过爬取维基百科作为外部辅助信息，对头尾实体描述信息关键词集合与路径实体分别计算语义相似度，拟合后代替原来的奖励模块反馈给智能体，激励其选择高质量路径。该方法将智能体在环境中游走得到的路径映射到LSTM策略网络，以双边路径质量评估器的输出作为奖励反馈给智能体，最终实现较为准确的实体关系路径学习，对长路径有着更高的适应性和敏感度。
基本信息
专利标题 ：
一种基于双边路径质量评估的强化学习知识图谱推理方法
专利标题（英）：
暂无
公开（公告）号 ：
CN114626530A
申请号 ：
CN202210244258.0
公开（公告）日 ：
2022-06-14
申请日 ：
2022-03-14
授权号 ：
暂无
授权日 ：
暂无
发明人 ：
贾海涛乔磊崖王云李家伟高源陈泓秀
申请人 ：
电子科技大学
申请人地址 ：
四川省成都市高新区（西区）西源大道2006号
代理机构 ：
代理人 ：
优先权 ：
CN202210244258.0
主分类号 ：
G06N5/04
IPC分类号 ：
G06N5/04 G06N3/04 G06N3/08 G06F40/30 G06F16/36
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
G06N5/04
推理方法或设备
法律状态
2022-06-14 ：
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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