[发明专利]基于多任务学习的嵌入式知识图谱补全方法和装置有效
| 申请号： | 202110874769.6 | 申请日： | 2021-07-30 |
| 公开（公告）号： | CN113742488B | 公开（公告）日： | 2022-12-02 |
| 发明（设计）人： | 张勇;窦佳恒;田冰;李欣;李超 | 申请（专利权）人： | 清华大学;北京清华长庚医院 |
| 主分类号： | G06F16/36 | 分类号： | G06F16/36;G06F40/253;G06F40/289;G06F40/30 |
| 代理公司： | 北京路浩知识产权代理有限公司 11002 | 代理人： | 张雅娜 |
| 地址： | 100084 北*** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 本发明提供一种基于多任务学习的嵌入式知识图谱补全方法和装置，包括：将待补全知识图谱中的任一事物实体和对应的关系实体输入实体嵌入式表示模型，输出对应的另一事物实体表示向量；该模型是基于样本头实体、样本关系实体和对应的尾实体标签进行训练得到的，训练过程中构建的神经网络包括全局共享层、各预设知识图谱特定任务表示层和各个对应的另一事物实体表示预测模块，各预设知识图谱包括除所述待补全知识图谱以外至少N个其他知识图谱；若确定任一事物实体、关系实体和另一事物实体为待补全知识图谱中的新三元组，则进行添加。本发明提供的方法和装置，实现了同时学习多个知识图谱的嵌入，获取全局的知识表示，提高知识补全的效率。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 任务 学习 嵌入式 知识 图谱 方法 装置 | ||
【主权项】：
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