申请/专利权人：国际关系学院

申请日：2023-10-23

公开（公告）日：2024-04-09

公开（公告）号：CN117852638A

主分类号：G06N5/025

分类号：G06N5/025;G06F16/36;G06F18/25

优先权：

专利状态码：在审-实质审查的生效

法律状态：2024.04.26#实质审查的生效;2024.04.09#公开

摘要：本发明涉及知识图谱技术领域，特别涉及一种面向知识图谱实体对齐技术的人工智能可解释方法及装置，其中，方法包括：获取预设知识图谱融合模型的基本图谱特征，以基于基本图谱特征构建组合图谱特征；将预设知识图谱融合模型和组合图谱特征输入至局部可解释模型中以进行可解释性分析，得到待验证解释结果；利用预先构建的基于随机采样的解释结果自动评估机制，对待验证解释结果进行评估，得到预设知识图谱融合模型对组合图谱特征的决策过程。由此，解决了相关可信可解释理论分析主要讨论梯度对模型的影响、数据特征对训练结果的影响、黑盒模型的近似效果等问题，对知识图谱实体对齐这一具体任务的适应性不足，不能有效处理图结构及图谱特征等问题。

主权项：1.一种面向知识图谱实体对齐技术的人工智能可解释方法，其特征在于，包括以下步骤：获取预设知识图谱融合模型的基本图谱特征，以基于所述基本图谱特征构建组合图谱特征；将所述预设知识图谱融合模型和所述组合图谱特征输入至局部可解释模型中以进行可解释性分析，得到所述预设知识图谱融合模型的待验证解释结果；利用预先构建的基于随机采样的解释结果自动评估机制，对所述待验证解释结果进行评估，得到所述预设知识图谱融合模型对所述组合图谱特征的决策过程。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 国际关系学院 面向知识图谱实体对齐技术的人工智能可解释方法及装置

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