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本发明涉及一种知识图谱表示学习的关系发现方法，从现有图谱中提取实体集、关系集、三元组集合，初始化关系向量及实体向量，对于每个向量的每个维度在[‑6/√k，6/√k]内随机取一个值，对所有向量初始化之后进行归一化；采用minibatch训练数据，对每批数据进行负采样；采用梯度下降法对模型参数进行调整；如果达到迭代最大次数或收敛于预设值，则进入下一个三元组相关向量计算，重复迭代，直到训练集全部的三元组都被执行；输出模型中相应的实体集和关系集。本发明主要应用于知识图谱的学习和推理过程，达到丰富和拓展知
(19)中华人民共和国国家知识产权局
(12)发明专利申请
(10)申请公布号 CN 112784053 A
(43)申请公布日
2021.05.11
(21)申请号 20191
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