一种知识图谱表示学习方法

发明专利有效专利

申请号：
CN201510961791.9
IPC分类号：G06F17/30
申请日期：
2015-12-21
申请人：
清华大学

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法律信息

引证文献

著录项信息

专利名称	一种知识图谱表示学习方法
申请号	CN201510961791.9	申请日期	2015-12-21
法律状态	实质审查	申报国家	中国
公开/公告日	2016-06-01	公开/公告号	CN105630901A
优先权	暂无	优先权号	暂无
主分类号	G06F17/30 ? IPC结构图谱： G 物理 G0 仪器 G06 计算；推算；计数 G06F 电数字数据处理（基于特定计算模型的计算机系统入G06N） G06F17/00 特别适用于特定功能的数字计算设备或数据处理设备或数据处理方法〔6〕 G06F17/30 信息检索；及其数据库结构〔6〕	IPC分类号	G06F17/30查看分类表>
申请人	清华大学	申请人地址	北京市海淀区清华*** 变更专利地址、主体等相关变化，请及时变更，防止失效
权利人	清华大学	当前权利人	清华大学
发明人	孙茂松;林衍凯;刘知远;栾焕博;刘奕群;马少平
代理机构	北京德琦知识产权代理有限公司	代理人	梁少微;王丽琴

摘要

本发明公开了一种知识图谱表示学习方法，该方法包括：利用实体向量与关系向量之间基于平移的模型，定义关系三元组(head，relation，tail)中实体向量与关系向量之间的相互关联；利用神经网络分类模型，定义特性三元组(entity，attribute，value)中实体向量与特性向量之间的相互关联；通过评价函数将实体向量、关系向量和特性向量关联起来，并最小化评价函数，以学习实体向量、关系向量和特性向量，达到优化目标。采用本发明能够精确表示实体、关系和特性之间的联系。

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