[發明專利]一種基于動態路徑的知識圖譜表示學習方法

有效

• 申請號: 201810796671.1
• 申請日: 2018-07-19
• 公開（公告）號: CN109146078B
• 公開（公告）日: 2021-04-30
• 發明（設計）人: 古天龍;羅義琴;常亮;饒官軍;梁聰
• 申請（專利權）人: 桂林電子科技大學
• 主分類號: G06N5/02
• 分類號: G06N5/02
• 代理公司: 桂林市持衡專利商標事務所有限公司 45107
• 代理人: 陳躍琳

1.一種基于動態路徑的知識圖譜表示學習方法，其特征是，具體包括步驟如下：

步驟1、基于PTransE翻譯模型，建立知識圖譜中三元組結構的實體向量與關系向量的優化目標，以及實體向量與路徑向量的優化目標；三元組結構表示了某一事實的語義信息，其中

實體向量與關系向量的優化目標為：

h+r＝t

實體向量與路徑向量的優化目標為：

h+(p+α)＝t

步驟2、通過損失函數將同一對實體對所對應的關系向量與路徑向量聯系起來；其中損失函數為：

步驟3、采用隨機梯度下降方法最小化步驟2所建立的損失函數，達到優化目標，學習得到知識圖譜中每個實體向量、關系向量和路徑向量及其之間的相互聯系；即考慮了結構三元組(實體，關系，實體)和(實體，路徑，實體)的語義信息，當(h,t)存在時，在路徑的表示過程中，給其添加一個動態因子α向量；這樣，在訓練過程中，每一個多步關系組合而成的路徑向量向著與直接關系極為相近的目標優化，那么只要其在一定范圍內都將被視為表示了其語義信息，而不必須與給定的向量嚴格相等；

式中，h表示頭實體向量，h表示頭實體，h′表示隨機替換的頭實體向量，h′表示隨機替換的頭實體；t表示尾實體向量，t表示尾實體，t′表示隨機替換的尾實體向量，t′表示隨機替換的尾實體；r表示頭實體和尾實體之間的關系向量，r表示關系，r′表示隨機替換的關系向量，r′表示隨機替換的關系；p表示頭實體和尾實體之間的路徑向量；α為動態因子向量；(h,r,t)表示正例關系三元組，S表示正例關系三元組集合；(h′,r′,t′)表示隨機替換掉頭實體h、關系r或尾實體t所構建的負例關系三元組，S^-表示隨機替換掉頭實體h、關系r或尾實體t的負例關系三元組集合；(h,r′,t)表示隨機替換掉關系r所構建的負例關系三元組，S_r′^-表示隨機替換掉關系r的負例關系三元組集合；p表示關系路徑，P(h,t)表示連接頭尾實體對的關系路徑的集合；E(h,r,t)表示正例關系三元組的得分函數，E(h′,r′,t′)表示負例關系三元組的得分函數，其分為以下三種情況：當隨機替換掉頭實體h時：當隨機替換掉關系r時：當隨機替換掉尾實體t時：E(p,r)表示正例路徑三元組的得分函數，E(p,r′)表示負例路徑三元組的得分函數，γ表示設定的邊際值，Z表示歸一化因子，Z＝∑_p∈P(h,t)R(p|h,t)，R(p|h,t)表示頭尾實體對的關系路徑的可靠性，L₁表示L₁范式，L₂表示L₂范式。