融合超关系和数字知识图的知识图谱补全

本发明公开该论文提出了融合超关系和数字知识图的知识图谱补全，用于对含有数值字面量的超关系知识图进行表示学习。与现有方法假设实体为离散对象不同，本发明能够处理包含数值信息的三元组和定性信息。通过定义上下文变换器和预测变换器学习三元组及其定性信息的紧凑表示，从而有效捕捉三元组与定性信息之间的相关性。本发明能够同时预测缺失的数值和实体或关系。因此本发明可以有效融合超关系和数字知识图，从而解决超关系知识图谱补全任务。