摘要
本发明公开了一种层次实体邻居多关系融合的知识图谱补全方法,具体步骤包括:划分知识图谱,将知识图谱三元组中的头实体作为中心实体,将尾实体作为邻居实体,并构建同构子图;其中,所述知识图谱三元组还包括:关系;对中心实体和邻居实体进行聚合处理,完成中心实体、邻居实体的聚合;将关系融合入中心实体中,完成实体邻接关系的融合;根据融合实体和关系信息的嵌入向量,通过多头自注意力机制,计算多头自注意力的输出矩阵;利用前馈神经网络获得编码器的输出矩阵;通过负采样获得损失函数并优化,计算损失函数的最小值,完成知识图谱的补全。
技术关键词
知识图谱补全方法
实体
邻居
注意力机制
关系
前馈神经网络
三元组
编码器
样本
线性变换矩阵
标签函数
参数
非线性
序列
定义
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充电设备
样本
深度强化学习模型
累计工作时间
充电调度方法
转移概率矩阵
风险评估方法
神经网络模型
高风险
知识图谱构建
模型生成方法
三元组
蒸馏
知识图谱构建
提示方法