[发明专利]多数域空间融合的知识图谱嵌入方法、系统、设备及介质

权利要求书

1.一种多数域空间融合的知识图谱嵌入方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤：

(1)基于知识图谱的三元组和注意力参数构造训练集，并且将训练集导入知识图谱嵌入模型；

(2)对不同数域空间下的三元组和注意力参数进行初始化处理；

(3)对训练集进行采样处理，构造训练子集Δ_{new_batch}；

(4)将训练子集Δ_{new_batch}导入知识图谱嵌入模型，基于旋转变换获取不同数域空间下的注意力分数和三元组分数；

(5)利用不同数域空间下的注意力分数和三元组分数对知识图谱嵌入模型进行迭代训练至收敛；

(6)将知识图谱的三元组输入迭代训练后的知识图谱嵌入模型进行补全。

2.根据权利要求1所述的一种多数域空间融合的知识图谱嵌入方法，其特征在于，所述三元组包括头实体h、关系r以及尾实体t。

3.根据权利要求2所述的一种多数域空间融合的知识图谱嵌入方法，其特征在于，对不同数域空间下的三元组和注意力参数进行初始化处理的步骤如下：

(2.1)将训练集中三元组的头实体h和尾实体t随机初始化为n维向量，得到实体嵌入向量e，所述实体嵌入向量e包括头实体嵌入向量e_h和尾实体嵌入向量e_t；将训练集中三元组的关系r随机初始化为n维向量，得到关系嵌入向量e_r；并且将注意力参数初始化为n维向量，得到注意力参数向量α_r；

(2.2)在实数空间中，将实体嵌入向量e和关系嵌入向量e_r作为知识图谱嵌入模型的输入；

(2.3)在复数空间中，将实体嵌入向量e和关系嵌入向量e_r转化为复数向量，并且将复数向量作为知识图谱嵌入模型的输入；

(2.4)在四元数空间中，将实体嵌入向量e和关系嵌入向量e_r转化为四元数向量，并且将四元数向量作为知识图谱嵌入模型的输入。

4.根据权利要求1所述的一种多数域空间融合的知识图谱嵌入方法，其特征在于，对训练集进行采样处理，构造训练子集Δ_{new_batch}的步骤如下：

(3.1)从训练集中采样若干三元组和注意力参数，构造训练子集Δ_batch，并且将三元组标记为正例；

(3.2)对三元组进行替换处理，得到错误的三元组，并且将错误的三元组标记为负例；

(3.3)将负例加入正例中，构造新的训练子集Δ_{new_batch}。