Invention Publication
- Patent Title: 一种基于RotatE改进的知识图谱表示学习方法及链接预测方法
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Application No.: CN202211097279.0Application Date: 2022-09-08
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Publication No.: CN116561331APublication Date: 2023-08-08
- Inventor: 刘之涛 , 周立 , 苏宏业
- Applicant: 浙江大学
- Applicant Address: 浙江省杭州市西湖区余杭塘路866号
- Assignee: 浙江大学
- Current Assignee: 浙江大学
- Current Assignee Address: 浙江省杭州市西湖区余杭塘路866号
- Agency: 杭州求是专利事务所有限公司
- Agent 傅朝栋; 张法高
- Main IPC: G06F16/36
- IPC: G06F16/36 ; G06F40/295 ; G06F40/30 ; G06F18/214
Abstract:
本发明公开了一种改进的基于RotatE的知识图谱表示学习方法。本发明在RotatE模型的基础上添加了关系幅值信息，对RotatE不能对语义层次结构和多重关系进行建模的缺点进行了针对性的改进，大幅提升模型的知识表示能力和链接预测效果。实验结果表明，与现有技术中其他在复矢量空间建模的知识表示方法对比可见，本发明的链接预测效果有了明显的提升，而且本发明能更有效地对知识图谱中的语义层次结构进行建模。
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