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一种面向跨媒体知识推理任务的知识表示方法

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摘要

本发明提供了一种面向跨媒体知识推理任务的知识表示方法，该方法包括：抽取跨媒体知识图谱的RDF三元组信息，将跨媒体知识图谱RDF三元组数据表示为初始的低维向量；利用最大间隔成本函数训练正负例三元组样本之间的向量表示，同时挖掘正负例三元组样本间的相似性(或差异性)，添加到最大间隔成本函数中，提高模型知识推理识别相似实体的能力。本发明能够对基于RDF构建的跨媒体知识图谱三元组进行知识表示和知识推理，利用本发明学习到的知识推理模型进行实体链接和知识分类，能够提高跨媒体知识图谱中的链接预测和三元组分类的准确度。

著录项

  • 公开/公告号CN110909881A

    专利类型发明专利

  • 公开/公告日2020-03-24

    原文格式PDF

  • 申请/专利权人 中电科大数据研究院有限公司;

    申请/专利号CN201911061280.6

  • 发明设计人 昌攀;曹扬;王进;刘汪洋;

    申请日2019-11-01

  • 分类号

  • 代理机构贵阳睿腾知识产权代理有限公司;

  • 代理人宋妍丽

  • 地址 550000 贵州省贵阳市贵阳国家高新技术产业开发区金阳科技产业园黎阳大厦

  • 入库时间 2023-12-17 07:21:39

法律信息

  • 法律状态公告日

    法律状态信息

    法律状态

  • 2020-04-17

    实质审查的生效 IPC(主分类):G06N5/02 申请日:20191101

    实质审查的生效

  • 2020-03-24

    公开

    公开

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