[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
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: | 本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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