摘要
本发明提供了一种基于四元量子空间的知识图谱连接预测方法,涉及知识图谱技术领域,该方法包括提取待预测知识图谱中三元组的医疗实体和医疗关系信息,并利用集合做去重处理;将医疗实体和医疗关系映射为四元量子空间的向量,构建基于四元量子空间的知识图谱嵌入模型;计算对偶评分函数的值;计算组合损失函数,并以该组合损失函数更新知识图谱嵌入模型的向量表达;针对达到设定的结束条件;结合得分高低,降序排列三元组,选取前K个三元组,其中选取的结果为预测的知识图谱缺失连接。本发明提升了模型从逻辑特征上和几何特征上对医疗实体和医疗关系之间语义表达的捕获能力,从而大幅提升模型在医疗场景下发现隐藏的且正确的知识的能力。
技术关键词
三元组
实体
更新知识图谱
关系
逻辑
知识图谱技术
医疗场景
表达式
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元素
语义
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