一种针对汽车系统故障知识图谱的知识嵌入方法

本发明公开了一种针对汽车系统故障知识图谱的知识嵌入方法，该方法过程分为文本增强型实体嵌入向量层、多尺度特征交互层和动态预测与补全层三个阶段；文本增强型实体嵌入向量层通过利用预训练模型对知识图谱中的实体描述文本进行深层语义信息提取，并引入注意力机制，对文本嵌入向量和图嵌入向量进行融合；多尺度特征交互层通过不同尺度的卷积操作捕获从局部到全局的关系特征，提供多层次的信息解析能力，增加残差路径以促进深层网络中的梯度流动；动态预测与补全层通过概率评分预测函数预测知识图谱中缺失的实体和关系，用以提供补全知识图谱的信息预测依据。本发明方法，有效捕捉了实体和关系的复杂交互，实现了知识图谱的持续学习和完善。