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公开(公告)号：CN115169433A
公开(公告)日：2022-10-11
申请号：CN202210610864.X
申请日：2022-05-30
Applicant: 北京邮电大学
Abstract: 本申请提供一种基于元学习的知识图谱实体分类方法及相关设备。该方法包括：获取开源知识图谱数据集；利用预先构建的图神经网络模型对所述实体和所述类别进行初始化，获得每个所述实体的嵌入表示及每个所述类别的嵌入表示；基于所述类别的嵌入表示及与该类别在所述本体视图中关联的所有子类别的嵌入表示，采用注意力机制算法得到该类别的融合嵌入表示；将全部所述实体的嵌入表示和全部所述类别的融合嵌入表示输入分类模型中，经由分类模型输出每个所述实体对应的所述类别。本申请提供的方法及相关设备可以在知识图谱标记实体数量稀疏的情况下提高知识图谱实体分类的准确度，解决知识图谱实体分类任务的长尾分布问题。
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