基于多跳邻居聚合和关系关联的少样本知识图谱补全方法

本发明提供一种基于多跳邻居聚合和关系关联的少样本知识图谱补全方法，涉及知识图谱补全技术领域。该方法首先给定智能问答领域中的知识图谱，并构建多跳实体邻居聚合器，聚合知识图谱中多跳实体邻居的信息，得到知识图谱的实体融合表示；再构建正交关系潜在向量生成器，获取知识图谱的实体融合表示的正交关系潜在向量；最后构建关系学习器，通过学习知识图谱的实体融合表示与正交关系潜在向量，并利用多头注意力机制将正交关系潜在向量中的关系关联信息整合到关系表示学习中存储，在执行少样本知识图谱补全任务时，根据关系关联信息进行补全。该方法学习具有上下文感知能力的关系表示和增强的关系表示，增强了少样本知识图谱补全的能力。