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一种基于课程学习的强化学习知识图谱推理方法

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本发明公开了一种基于课程学习的强化学习知识图谱推理方法。该发明针对在实体关系补全过程中出现的错误关系难题，深入研究基于课程学习的强化学习模型来解决虚假路径发现问题，即智能体游走得到的训练序列(路径)不完美导致智能体被误导，提出了一种结合课程学习策略使用基于知识的软奖励方法，该方法将智能体在环境中游走得到的路径映射到LSTM策略网络，再使用实体和关系嵌入作为参数组成的打分函数进行软奖励构造，同时在路径中多次跳转上采用智能体的动作丢弃策略进行出边的随机掩盖，最终实现较为准确的实体关系路径学习。

著录项

公开/公告号CN113239211A

专利类型发明专利
公开/公告日2021-08-10

原文格式PDF
申请/专利权人电子科技大学;
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申请/专利号CN202110669631.2
发明设计人贾海涛;罗林洁;李家伟;乔磊崖;任利;许文波;刘博文;陈璐;
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申请日2021-06-17
分类号G06F16/36(20190101);G06N5/04(20060101);G06N20/00(20190101);
代理机构
代理人
地址 611731 四川省成都市高新区(西区)西源大道2006号
入库时间 2023-06-19 12:10:19

法律信息

法律状态公告日

法律状态信息

法律状态
2023-01-31

发明专利申请公布后的驳回 IPC(主分类):G06F16/36 专利申请号:2021106696312 申请公布日:20210810

发明专利申请公布后的驳回

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