摘要
本发明涉及地理知识图谱嵌入技术领域,具体公开了顾及时间段特征的地理知识图谱隐式推理模型构建方法,包括以下步骤:首先构建多尺度的地质样品数据集;而后建立顾及时间段特征的隐式推理模型;最后通过评价指标和分析实验结果,对模型性能进行评价。本发明采用上述的顾及时间段特征的地理知识图谱隐式推理模型构建方法,针对现有时间编码器提取时间段特征能力不足的问题,构建了面向时间段编码的地理逻辑查询问答。解决了现有时间编码器对时间段信息以及多尺度时间信息处理的局限性,构建了面向时间段特征的时间段编码器,采用地质样品数据集验证了时间段编码器的有效性及其在下游任务中的性能。
技术关键词
时间段
编码器
周期性
前馈神经网络
实体
数据
跨度
多尺度
知识图谱构建
三元组
缩放方法
答案
深度学习模型
组合方法
信息处理
曲线
关系
指标
系统为您推荐了相关专利信息
近红外光谱传感器
智能控制方法
生理
睡眠舱
梯度下降法
图像匹配算法
特征匹配网络
深度卷积神经网络
特征点
解码器
分布式充电站
充电优化方法
配电网模型
集群
电力系统
冷却水循环系统
分布式自动化
温度控制方法
SMT生产线
数据中心
超分辨率重建方法
波形
超分辨率网络
激光
频域特征