申请/专利权人：江南大学

申请日：2023-10-24

公开（公告）日：2024-01-12

公开（公告）号：CN117391194A

主分类号：G06N5/022

分类号：G06N5/022;G06F18/214

优先权：

专利状态码：在审-实质审查的生效

法律状态：2024.01.30#实质审查的生效;2024.01.12#公开

摘要：本发明涉及知识图谱嵌入技术领域，尤其是指一种一阶向量与二阶多向量联合训练的时态知识图谱嵌入方法及装置。所述方法使用一阶向量与二阶多向量联合训练的时态知识图谱嵌入模型补全时态知识图谱，包括：将待嵌入实体的四元组输入模型初始化为嵌入向量，输入评分函数；评分函数输出每个实体与待嵌入实体的四元组中关系的评分数值；所述评分函数中的一阶向量嵌入评分函数使用一阶克利福德代数处理四元组中关系与时间，二阶多向量嵌入评分函数使用二阶克利福德代数处理四元组中关系与时间；选择评分数值最高的实体嵌入四元组，完成时态知识图谱的补全。本发明使用的评分函数增强了关系对时间的敏感性，提高了时态知识图谱中实体预测结果的准确性。

主权项：1.一种一阶向量与二阶多向量联合训练的时态知识图谱嵌入方法，其特征在于，包括：S1、将数据集划分为训练集和测试集，并将训练集中的四元组嵌入到低维连续向量空间，形成初始的嵌入向量；S2、将训练集划分正样本和负样本，其中负样本由原本的四元组替换不同的实体来生成；S3、将正样本和负样本的嵌入向量输入评分函数，使用评分函数输出实体与四元组中关系的评分数值；所述评分函数包括一阶向量嵌入评分函数与二阶多向量嵌入评分函数，其中一阶向量嵌入评分函数使用一阶克利福德代数处理四元组中关系与时间，二阶多向量嵌入评分函数使用二阶克利福德代数处理四元组中关系与时间；S4、将正样本和负样本的嵌入向量及其评分函数输入损失函数，计算总损失函数值，基于总损失函数值优化四元组的嵌入向量；S5、返回S3进行迭代优化，直到总损失函数值降到最低，得到一阶向量与二阶多向量联合训练的时态知识图谱嵌入模型，使用一阶向量与二阶多向量联合训练的时态知识图谱嵌入模型进行时态知识图谱的补全。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 江南大学 一阶向量与二阶多向量联合训练的时态知识图谱嵌入方法

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