基于动态记忆网络的知识图谱语义增强型嵌入优化方法

本发明涉及基于动态记忆网络的知识图谱语义增强型嵌入优化方法，属于知识图谱逻辑查询问答技术领域，本发明通过构建结构化的动态记忆网络，实现对历史逻辑模式的显式建模与动态更新，有效捕捉复杂逻辑查询中的嵌套结构与长期依赖关系，显著提升模型对多样化结构组合的语义理解与泛化能力，而且将基础语义、逻辑结构与记忆特征进行动态融合，并引入门控记忆更新策略，推理过程中记忆调用路径明确，优化行为可追踪，从而增强模型的可解释性和鲁棒性，嵌入空间优化效果显著且具可解释性。最后本发明在无需修改原有上游编码器的前提下，通过外接的动态记忆网络模块实现推理增强，更新参数量占比小，计算开销低，适用于多种推理平台的高效部署。