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结合实体描述的知识图谱表示学习方法和系统

发明专利有效专利

申请号：CN201510947068.5
申请人：清华大学
申请日：2015-12-16
主分类号：G06F16/28
公开（公告）日：2017-06-23
公开/公告号：CN106886543A

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摘要：本发明提供了一种结合实体描述的知识图谱表示学习方法和系统，本发明中，提出基于连续词袋的模型以及基于卷积神经网络的模型两种模型构建实体基于描述的向量表示。不仅利用了实体之间的三元组关系信息，也利用了实体描述中蕴含的文本信息，使用模型学习得到的两种实体向量表示方式，能够在知识图谱补全以及实体分类等任务中得到更高的准确率；同时基于描述的向量表示通过文本信息构建实体向量，能够很好地对新实体或训练集中不存在的实体进行表示，具有良好的实用性。

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