基于自交错注意力机制与扩散聚合的知识图谱嵌入方法

本发明公开了一种基于自交错注意力机制与扩散聚合的知识图谱嵌入方法，包括把知识图谱中的实体与关系都视为节点，将知识图谱伸展为一个特殊的异质有向图。在该异质有向图中，基于预先设置的超参数分析得到图中所有节点的邻居矩阵。针对每一扩散距离下的邻居列表，该方法分别学习扩散注意力，节点注意力以及语义距离注意力三个层次的注意力向量表示。其中，在扩散注意力的学习过程中，实体节点将利用路径上包含的关系节点特征进行注意力计算，而关系节点则使用实体节点的特征进行计算。该方法通过在不同长度的扩散路径上对目标节点进行特征聚合，以学习该节点包含知识图谱上下文信息的最终特征向量。