知识图谱补全方法及系统
公开
摘要
本发明提供了一种知识图谱补全方法及系统，涉及数据处理技术领域，该方法包括：步骤S1：输入需要进行缺失三元组补全的知识图谱；步骤S2：训练基于空间投影和卷积神经网络的负采样评估模型；步骤S3：根据负采样评估模型生成高质量错误三元组来构建训练集；步骤S4：训练融合三元组上下文语义的知识图谱补全模型；步骤S5：根据知识图谱补全模型进行知识图谱补全。本发明能够获得优异的知识图谱补全评价指标的情况下，能够适用于大规模知识图谱补全任务。
基本信息
专利标题 ：
知识图谱补全方法及系统
专利标题（英）：
暂无
公开（公告）号 ：
CN114610900A
申请号 ：
CN202210249612.9
公开（公告）日 ：
2022-06-10
申请日 ：
2022-03-14
授权号 ：
暂无
授权日 ：
暂无
发明人 ：
唐飞龙任世伟朱燕民俞嘉地唐灿姚斌
申请人 ：
上海交通大学
申请人地址 ：
上海市闵行区东川路800号
代理机构 ：
上海汉声知识产权代理有限公司
代理人 ：
胡晶
优先权 ：
CN202210249612.9
主分类号 ：
G06F16/36
IPC分类号 ：
G06F16/36 G06F40/30 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
2022-06-10 ：
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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