基于张量分解的知识图谱嵌入方法、系统及设备

发明专利有效专利

申请号：
CN202010306913.1
IPC分类号：G06F16/36;G06F17/16;G06F17/15
申请日期：
2020-04-17
申请人：
清华大学

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法律信息

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著录项信息

专利名称	基于张量分解的知识图谱嵌入方法、系统及设备
申请号	CN202010306913.1	申请日期	2020-04-17
法律状态	实质审查	申报国家	中国
公开/公告日	2020-09-18	公开/公告号	CN111680162A
优先权	暂无	优先权号	暂无
主分类号	G06F16/36	IPC分类号	G;0;6;F;1;6;/;3;6;;;G;0;6;F;1;7;/;1;6;;;G;0;6;F;1;7;/;1;5查看分类表>
申请人	清华大学	申请人地址	北京市海淀区双清路30号清华大学变更专利地址、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	李勇;金德鹏;刘宇
代理机构	北京路浩知识产权代理有限公司	代理人	张睿

摘要

本发明实施例涉及知识图谱技术领域，公开了基于张量分解的知识图谱嵌入方法、系统及设备。本发明实施例先获取当前知识图谱对应的张量；对张量进行Tucker分解，以得到分解后的张量；确定与分解后的张量对应的事实得分；根据事实得分对与预设知识图谱嵌入模型对应的嵌入向量进行更新，通过更新后的嵌入向量进行当前知识图谱的嵌入操作。明显地，本发明实施例提供了一种较好的面向N元知识图谱的嵌入方式，具体地，将在知识图谱嵌入操作上结合进张量分解操作，最终可提高嵌入操作的准确性；同时，还大大降低了参数复杂度，提高了运行效率。而且，本实施例可基于Tucker和张量环式进行联合分解。

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