[发明专利]面向知识图谱表示学习的数据增广方法有效
| 申请号： | 202011319011.8 | 申请日： | 2020-11-23 |
| 公开（公告）号： | CN112417171B | 公开（公告）日： | 2023-10-03 |
| 发明（设计）人： | 胡伟;李光耀;孙泽群 | 申请（专利权）人： | 南京大学 |
| 主分类号： | G06F16/36 | 分类号： | G06F16/36 |
| 代理公司： | 苏州威世朋知识产权代理事务所(普通合伙) 32235 | 代理人： | 秦蕾 |
| 地址： | 210093 江*** | 国省代码： | 江苏;32 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种面向知识图谱表示学习的数据增广方法，包括以下步骤：给定一个知识图谱，首先将当前知识图谱中的三元组作为已观测到的事实，并从中挖掘逻辑规则。接下来，通过规则实例化步骤，利用当前观测到的事实推导出含有部分噪声的潜在事实，将其作为用于增广的候选三元组。由于表示学习模型对三元组存在一定辨别能力，本发明基于当前观测到的事实训练得到一个知识图谱嵌入模型。最后，通过结合嵌入模型，对候选三元组进行验证，过滤出噪声，得到增广三元组并补充进当前知识图谱中。重复上述步骤直到达到迭代最大次数。应用本发明能够对知识图谱进行用户可理解的数据增广，并提升知识图谱表示学习的效果。 | ||
| 搜索关键词： | 面向 知识 图谱 表示 学习 数据 增广 方法 | ||
【主权项】：
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