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公开(公告)号：CN114091461A
公开(公告)日：2022-02-25
申请号：CN202111415632.0
申请日：2021-11-25
Applicant: 哈尔滨工程大学
IPC: G06F40/295 , G06F16/28
Abstract: 本发明公开了一种基于MfSimplE的知识图谱表示学习方法，涉及互联网技术领域，具体为一种基于MfSimplE的知识图谱表示学习方法，具体包括如下步骤：S1、对知识图谱中的三元组进行预处理生成负三元组：读取知识图谱数据中的一批三元组S，对于S中任意的三元组(e1，r，e2)，如果选择头部节点，则从实体集E中随机选择除e1以外的节点来替换e1组成新的负三元组，以同样的方式也可以通过替换尾结点来得到负三元组；S2、随机初始化实体节点和关系向量。本发明改进了传统方法在较复杂的知识图谱中解决一对多、多对一类型的关系不够好的问题，在没有明显增加时间复杂度的基础上相较于别的轻量级模型的精确度却有很大的提高。
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