一种基于关系自适应网络的小样本时态知识图谱补全方法

    公开(公告)号:CN116340524A

    公开(公告)日:2023-06-27

    申请号:CN202211410498.X

    申请日:2022-11-11

    Abstract: 本发明公开了一种基于关系自适应网络的小样本时态知识图谱补全方法,该方法具备知识图谱补全能力前,首先对时态知识图谱中局部和全局时间内的历史信息进行建模,然后针对不同的关系构建自适应的网络,由此训练得到具有补全时态知识图谱能力的模型。本发明的创新点在于针对时态知识图谱,在缓解关系的长尾和稀疏问题的同时提升了补全性能。本发明的时态知识图谱补全模型构建了融合局部和全局历史模式的时序演化编码器和关系自适应的解码器,在捕获时序特征的基础上进一步增强小样本关系的表示,最终提升小样本时态知识图谱补全效果。

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