[發明專利]一種基于路徑張量分解的知識圖譜表示學習方法在審
| 申請號： | 201910980810.0 | 申請日： | 2019-10-16 |
| 公開（公告）號： | CN112667751A | 公開（公告）日： | 2021-04-16 |
| 發明（設計）人： | 楊瑞瑞 | 申請（專利權）人： | 北京航天長峰科技工業集團有限公司 |
| 主分類號： | G06F16/28 | 分類號： | G06F16/28;G06F16/36 |
| 代理公司： | 暫無信息 | 代理人： | 暫無信息 |
| 地址： | 100854*** | 國省代碼： | 北京;11 |
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| 摘要： | |||
| 搜索關鍵詞： | 一種 基于 路徑 張量 分解 知識 圖譜 表示 學習方法 | ||
【權利要求書】：
1.一種基于路徑張量分解的知識圖譜表示學習方法，其特征在于包括以下步驟：
步驟1，從現有圖譜中提取實體集、關系集以及三元組集合，采用TransE模型把滿足三元組的實體集和關系集Embedding嵌入到低維連續向量空間；
步驟2，通過PRA算法獲取實體間的路徑；
步驟3，在全部實體可能存在的路徑上均進行張量分解，計算分解損失函數；
步驟4，重復步驟3，直至達到收斂的預設值或迭代最大次數；
步驟5，如果達到迭代最大次數或收斂于預設值，則進入下一個三元組相關的路徑計算，重復步驟2至步驟4，直到訓練集全部的三元組都被執行；
步驟6，輸出模型中相應的實體集和關系集。
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