一种基于关系感知共注意力的知识图谱补全模型

本发明公开知识图谱补全技术领域的一种基于关系感知共注意力的知识图谱补全模型，包括关系感知注意力网络编码器，其利用多关系知识图谱的有向图结构信息和多关系类型信息，聚合知识图谱中不同关系所连接节点的实体信息与属性信息得到实体嵌入，并通过残差连接层增加实体嵌入表示中头实体与尾实体之间的差异，共注意力关系卷积解码器接收来自所述关系感知注意力网络编码器的输出向量和另外一组关系向量作为输入，通过关系卷积捕获实体与关系之间的局部特征交互，通过引入实体关系共注意力机制捕获全局特征交互，从而最大化实体与关系之间不同粒度的特征交互数量，突破传统嵌入方法对线性交互假设的依赖，增强图结构方法对关系方向性的建模能力。