[发明专利]基于义原-义项信息提升知识图谱关系预测性能的方法有效

专利信息
申请号: 201911388539.8 申请日: 2019-12-27
公开(公告)号: CN111125318B 公开(公告)日: 2021-04-30
发明(设计)人: 赵国帅;李童;黄剑;于海阳;杨震 申请(专利权)人: 北京工业大学
主分类号: G06F16/33 分类号: G06F16/33;G06F16/36;G06F16/951;G06F40/295;G06F40/30
代理公司: 北京思海天达知识产权代理有限公司 11203 代理人: 吴荫芳
地址: 100124 *** 国省代码: 北京;11
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摘要: 发明公开了基于义原‑义项提升知识图谱关系预测性能的方法,该方法的步骤如下:获取知识图谱数据集;获取知识图谱数据集中三元组所对应的文本描述;获取义原‑义项知识库;将知识图谱中的关系和三元组描述表示为基于义原的one‑hot向量;知识图谱嵌入;知识图谱关系预测。本方法在PTransE中关系预测方法的基础之上,利用OpenHowNet开源的义原‑义项数据集,对知识图谱中关系路径对于关系的可靠程度根据关系、关系路径及所涉及的三元组描述的语义信息进行计算,解决了PTransE中仅使用结构信息进行关系预测的问题。使用了义原‑义项的关系预测性能相比于原来的关系预测方法性能有提升。
搜索关键词: 基于 义项 信息 提升 知识 图谱 关系 预测 性能 方法
【主权项】:
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