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公开(公告)号：CN115905568A
公开(公告)日：2023-04-04
申请号：CN202211450170.0
申请日：2022-11-19
IPC: G06F16/36 , G06F16/901 , G06N3/08 , G06N3/045 , G06N3/047
Abstract: 本发明提出了一种上下文感知的知识图谱补全方法，步骤为：根据实体对的知识图谱子图，边感知的关系消息传递机制计算不同实体的邻居边的权重，利用邻居关系权重对关系的状态进行加权结合，获取实体对的邻居边表示；上下文感知的路径注意机制学习实体对之间的关系路径得到实体对之间所有关系路径的表示；根据实体对的邻居边表示计算每条关系路径的权重，利用权重对关系路径的表示进行加权求和获得实体对的关系路径表示；计算实体对之间关系的概率分布，利用概率分布构建损失函数进行训练，得到补全模型。本发明可以捕获实体邻居边重要程度的差异，减轻了噪声路径的影响，实验结果表明，在链路预测任务上优于其他基线方法，且具有更好的解释能力。
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公开(公告)号：CN118798331A
公开(公告)日：2024-10-18
申请号：CN202410756898.9
申请日：2024-06-12
Applicant: 郑州轻工业大学
Inventor： 马江涛 , 周辰宇 , 王艳军 , 李祖贺 , 张秋闻 , 庾骏 , 李璞 , 李玉华 , 张勋才 , 马宇科 , 李霆 , 晋文朵 , 程佳 , 刘博 , 李坤霖 , 孙一帆 , 卫梦屹 , 付一龙
IPC: G06N5/02 , G06N3/0442 , G06N3/08 , G06N5/04
Abstract: 本发明提出了一种基于交替归纳子图序列和共同偏好的知识图谱关系预测方法，其步骤如下：初始化知识图谱中每个实体的子图；使用子图序列化模型将子图转化为序列，学习序列化特征得到状态序列；使用偏好强化模型学习子图之间的共同偏好的权重，利用权重表示实体和尾实体的潜在子图；使用交替聚合模型处理潜在子图归纳不同的归纳子图，通过归纳子图之间的得分预测实体之间的关系并输出。本发明通过在知识图谱中学习候选实体周围的子图来预测关系，避免学习嵌入任何特定实体，可以在推理阶段处理新的看不见的实体；通过学习单个子图中层级之间的潜在关联和不同子图之间的共性来预测推测未知实体之间的关系，提高了知识图谱关系预测的效果和效率，提高了知识图谱质量。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN114077676A
公开(公告)日：2022-02-22
申请号：CN202111393836.9
申请日：2021-11-23
Applicant: 郑州轻工业大学 , 河南图谱信息科技有限公司
Abstract: 本发明提出了一种基于路径置信度的知识图谱噪声检测方法，其步骤为：首先，初始化三元组并找到所有三元组的所有路径，利用翻译模型TransE算法对每一条路径的每一个三元组进行嵌入化表示，将三元组的全部路径表示为路径嵌入序列；其中，路径嵌入序列中相邻的三元组之间形成一个节点；其次，将节点依次输入至CPLL中计算每条路径中每个节点的置信度得分；并分别将每个路Bi‑GRU中，获得每个路径的得分矩阵；最后，将每个路径的得分矩阵的L2范数作为路径置信度，并将路径置信度最高时对应的得分矩阵作为三元组的最优嵌入矩阵。本发明结合基于路径的方法和基于规则的方法，提高检测知识图谱中噪声的效率，从而提高知识图谱质量。
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公开(公告)号：CN115544261A
公开(公告)日：2022-12-30
申请号：CN202210165543.3
申请日：2022-02-18
Applicant: 郑州轻工业大学
IPC: G06F16/36
Abstract: 本发明提出了一种基于图注意力和条件随机场的知识图谱噪声修复方法，用于解决现有知识图谱噪声修复方法的复杂度大，准确率不高的技术问题。本发明的步骤为：根据待修复的噪声三元组寻找其各个元素的邻居节点组成邻域，根据邻域构建噪声三元组的局部图；图注意力模型利用注意力衰退机制从局部图中学习噪声三元组的邻域特征，得到所有实体和关系的特征矩阵；条件随机场通过学习局部图中各个节点的特征矩阵以及节点的类型，从局部图中选择合适的节点替换噪声三元组；输出修复后的三元组。本发明提出的图注意力‑条件随机场模型比传统方法拥有更高的效率和更好的效果，可以进一步提高知识图谱质量，从而提高用户体验。
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公开(公告)号：CN114077676B
公开(公告)日：2022-09-30
申请号：CN202111393836.9
申请日：2021-11-23
Applicant: 郑州轻工业大学 , 河南图谱信息科技有限公司
Abstract: 本发明提出了一种基于路径置信度的知识图谱噪声检测方法，其步骤为：首先，初始化三元组并找到所有三元组的所有路径，利用翻译模型TransE算法对每一条路径的每一个三元组进行嵌入化表示，将三元组的全部路径表示为路径嵌入序列；其中，路径嵌入序列中相邻的三元组之间形成一个节点；其次，将节点依次输入至CPLL中计算每条路径中每个节点的置信度得分；并分别将每个路Bi‑GRU中，获得每个路径的得分矩阵；最后，将每个路径的得分矩阵的L2范数作为路径置信度，并将路径置信度最高时对应的得分矩阵作为三元组的最优嵌入矩阵。本发明结合基于路径的方法和基于规则的方法，提高检测知识图谱中噪声的效率，从而提高知识图谱质量。
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公开(公告)号：CN116796833A
公开(公告)日：2023-09-22
申请号：CN202310705117.9
申请日：2023-06-14
Applicant: 郑州轻工业大学
Inventor： 马江涛 , 周辰宇 , 王艳军 , 李祖贺 , 张秋闻 , 庾骏 , 李璞 , 李玉华 , 张勋才 , 马宇科 , 李霆 , 晋文朵 , 程佳 , 刘博 , 李坤霖 , 孙一帆 , 卫梦屹 , 付一龙
Abstract: 本发明提出了一种基于交替归纳的知识图谱关系预测方法，其步骤如下：初始化知识图谱中每个实体的子图；使用子图序列化模型将子图转化为序列，学习序列化特征得到状态序列；使用偏好强化模型学习子图之间的共同偏好的权重，利用权重表示实体和尾实体的潜在子图；使用交替聚合模型处理潜在子图归纳不同的归纳子图，通过归纳子图之间的得分预测实体之间的关系并输出。本发明通过在知识图谱中学习候选实体周围的子图来预测关系，避免学习嵌入任何特定实体，可以在推理阶段处理新的看不见的实体；通过学习单个子图中层级之间的潜在关联和不同子图之间的共性来预测推测未知实体之间的关系，提高了知识图谱关系预测的效果和效率，提高了知识图谱质量。
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公开(公告)号：CN213415099U
公开(公告)日：2021-06-11
申请号：CN202021514930.6
申请日：2020-07-28
Applicant: 郑州轻工业大学
Abstract: 本实用新型提出了一种防误触的智能安全垃圾桶，包括桶体和桶盖，桶体与桶盖活动连接，所述桶体上安装有动力机构，动力机构与桶盖相连接；所述桶体上设置有控制台，桶体内安装有满溢检测模块和超重检测模块，桶盖外侧开设有安装槽，安装槽内设置有防误触检测模块和倾斜检测模块，桶盖内侧设置有气味检测模块；所述动力机构、满溢检测模块、超重检测模块、防误触检测模块和倾斜检测模块均与控制台相连接。本实用新型利用防误触检测模块对垃圾桶设置安全开启区域监测，减少儿童或宠物误触碰到垃圾桶造成垃圾倒出，保证了室内环境卫生，整体设计成本低、功能齐全、使用便捷，具有很好的应用前景。
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