基于k均值聚类算法缓解知识图谱稀疏问题的知识表示学习方法

发明专利有效专利

申请号：
CN202211221701.9
IPC分类号：G06F16/36;G06K9/62;G06N5/02
申请日期：
2022-10-08
申请人：
中科（厦门）数据智能研究院

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著录项信息

专利名称	基于k均值聚类算法缓解知识图谱稀疏问题的知识表示学习方法
申请号	CN202211221701.9	申请日期	2022-10-08
法律状态	公开	申报国家	中国
公开/公告日	2022-11-18	公开/公告号	CN115357730A
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;K;9;/;6;2;;;G;0;6;N;5;/;0;2查看分类表>
申请人	中科（厦门）数据智能研究院	申请人地址	福建省厦门市软件园三期凤歧路208-3号变更专利地址、主体等相关变化，请及时变更，防止失效
权利人	中科（厦门）数据智能研究院	当前权利人	中科（厦门）数据智能研究院
发明人	庄福振;张富威;安竹林;张钊;徐勇军
代理机构	安徽善安知识产权代理事务所（特殊普通合伙）	代理人	刘勇

摘要

本发明公开了一种基于k均值聚类算法缓解知识图谱稀疏的知识表示学习方法，主要包括四个步骤步骤一，选择一个现有的知识图谱表示学习模型；步骤二，预训练现有模型；步骤三，k均值聚类实体和关系；步骤四，融合聚类信息继续训练模型；本发明利用k均值聚类算法将稀疏的实体和语义上相似的高频实体聚成一簇，增强稀疏实体的表示能力，缓解知识图谱表示学习中的数据稀疏问题，从而提升知识图谱中实体和关系学习的效果。

序号	公开(公告)号	公开(公告)日	申请日	专利名称	申请人
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