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2023-06-15 发布于四川
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一种基于实体联合嵌入和概率模型的知识图谱补全方法.pdf

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本发明公开了一种基于实体联合嵌入和概率模型的知识图谱补全方法，该方法利用图卷积网络强大的特征聚合能力，将知识图谱作为图数据的拓扑结构和节点特征融入实体的表示学习；利用实体的动态嵌入，学习实体在不同时间下会表现出不同状态的特点，将实体特征分为两部分学习，一部分特征随时间动态变化，一部分特征保留静态属性；概率模型利用卷积神经网络对三元组进行语义信息的深层提取，在向量空间内对三元组进行重建，并度量其有效性，输出概率向量对缺失的实体进行预测。实体联合嵌入的输出作为概率模型的输入，有效解决了动态变化的知识

(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 113190654 A (43)申请公布日 2021.07.30 (21)申请号 202110502522.1 (22)申请日 2021.05.08 (71)申请人北京工业大学地址

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