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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN109992786B
公开(公告)日：2022-11-25
申请号：CN201910279900.7
申请日：2019-04-09
Applicant: 杭州电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种语义敏感的RDF知识图谱近似查询方法,该方法包括以下步骤：将类型相同的RDF知识图谱实体归为一类作为划入领域知识子图，并将其作为根节点，通过根节点向外遍历实体，根据实体与根节点周围的谓词的分布计算混合实体相似度，同时选定合适的阈值，将混合实体相似度大于阈值的划入子图；利用TransE方法训练各个子图，获得子图谓词之间的语义相似度；将谓词相似度作为RDF知识图谱实体之间边的权重，并通过语义敏感的路径探查方法进行Top‑K近似查询，获取语义近似的路径和实体结果。本发明利用子图划分，克服了大规模知识图谱语义相似度时间复杂度高的问题，利用语义敏感的路径探查方法加快查询的收敛速度。
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公开(公告)号：CN109992786A
公开(公告)日：2019-07-09
申请号：CN201910279900.7
申请日：2019-04-09
Applicant: 杭州电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种语义敏感的RDF知识图谱近似查询方法,该方法包括以下步骤：将类型相同的RDF知识图谱实体归为一类作为划入领域知识子图，并将其作为根节点，通过根节点向外遍历实体，根据实体与根节点周围的谓词的分布计算混合实体相似度，同时选定合适的阈值，将混合实体相似度大于阈值的划入子图；利用TransE方法训练各个子图，获得子图谓词之间的语义相似度；将谓词相似度作为RDF知识图谱实体之间边的权重，并通过语义敏感的路径探查方法进行Top‑K近似查询，获取语义近似的路径和实体结果。本发明利用子图划分，克服了大规模知识图谱语义相似度时间复杂度高的问题，利用语义敏感的路径探查方法加快查询的收敛速度。
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公开(公告)号：CN109992787B
公开(公告)日：2023-04-07
申请号：CN201910279906.4
申请日：2019-04-09
Applicant: 杭州电子科技大学
IPC: G06F40/289 , G06F40/211
Abstract: 本发明公开了一种基于CBOW模型和依存句法关系的词向量表示方法。本发明首先将原始语料进行裁剪分句获得语料集合C1；针对语料集合C1进行分词及词性标注，获得语料集合C2，以及带有依存句法关系的语料集合C3；然后将语料集合C2作为CBOW模型的输入，在词向量训练过程中，通过判断中心词的词性是否为动词或名词或副词，若是则通过语料集合C3获得中心词的依存句法关系，将依存句法关系中构成强依存关系的词作为中心词的上下文，修改模型训练时的概率模型，不是则采用原有的随机窗口构造上下文。本发明综合考虑了词的词性以及依存句法信息，使得中心词具有句法上下文信息，以此来改进COBW模型的训练，从而提高词向量的表示。
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公开(公告)号：CN109992787A
公开(公告)日：2019-07-09
申请号：CN201910279906.4
申请日：2019-04-09
Applicant: 杭州电子科技大学
IPC: G06F17/27
Abstract: 本发明公开了一种基于CBOW模型和依存句法关系的词向量表示方法。本发明首先将原始语料进行裁剪分句获得语料集合C1；针对语料集合C1进行分词及词性标注，获得语料集合C2，以及带有依存句法关系的语料集合C3；然后将语料集合C2作为CBOW模型的输入，在词向量训练过程中，通过判断中心词的词性是否为动词或名词或副词，若是则通过语料集合C3获得中心词的依存句法关系，将依存句法关系中构成强依存关系的词作为中心词的上下文，修改模型训练时的概率模型，不是则采用原有的随机窗口构造上下文。本发明综合考虑了词的词性以及依存句法信息，使得中心词具有句法上下文信息，以此来改进COBW模型的训练，从而提高词向量的表示。
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公开(公告)号：CN110008256A
公开(公告)日：2019-07-12
申请号：CN201910279860.6
申请日：2019-04-09
Applicant: 杭州电子科技大学
IPC: G06F16/2458 , G06F16/22
Abstract: 本发明公开了一种基于分层可导航小世界图的近似最近邻搜索方法。本发明包括以下步骤：步骤一B-HNSW索引生成方法，包括构建和遍历结点集合P，在B-HNSW索引的相应层中插入每一个结点，保存B-HNSW索引为二进制文件。步骤二B-HNSW索引近似最近邻搜索方法，包括输入目标结点，从B-HNSW索引的最大层到第1层依次查找1个与目标结点的最近邻结点，并根据1层得到的最近邻结点作为入口结点，在第0层使用贪婪算法搜索得到目标结点的最近邻k个结点。本发明修改了插入新结点的方式以及分层的布局，实现更为平衡的索引结构，使查询近似最近邻结点的时间更为快速、稳定。
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