摘要
一种大规模知识图谱预训练模型与推理平台的构建方法属计算机的知识图谱技术领域,本发明将提示信息加入到实体和关系序列中,使模型捕获更加丰富的信息以及更准确的实体和关系表示;提出结构调整函数和规则调整函数,对候选实体的分数进行调整,提高知识图谱补全的精度;实验证明:本发明在生物医学知识图谱补全任务上的有效性和优越性显著,能以更高的精度实现生物医学知识图谱的补全。
技术关键词
实体
知识图谱补全
大规模知识图谱
推理平台
孪生神经网络
预训练模型
关系
推理规则
序列转换模块
样本生成方法
知识图谱技术
解码器
BERT模型
编码器
度量
表达式