基于实体描述和软提示增强的知识图谱补全方法及系统

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基于实体描述和软提示增强的知识图谱补全方法及系统
申请号:CN202410828574
申请日期:2024-06-25
公开号:CN118536588A
公开日期:2024-08-23
类型:发明专利
摘要
本发明属于知识图谱补全技术领域,提供了一种基于实体描述和软提示增强的知识图谱补全方法及系统,包括获取待补全的知识图谱三元组,并将其转换为文本序列;对文本序列中的实体描述进行编码,并利用软注意力机制来动态地调整实体描述中每个词的注意力权重,得到编码后的实体描述;将文本序列中的实体关系转换为关系嵌入矩阵,利用关系嵌入矩阵和令牌序列生成软提示;将编码后的实体描述和软提示与文本序列相连接,得到实体表示,利用实体表示对语言模型进行训练,使交叉熵损失最小。本公开通过引入实体描述和软提示来帮助模型更好地理解和推理知识图谱中的实体和关系,从而提高模型对知识图谱中实体相关信息的预测准确性。
技术关键词
知识图谱补全方法 实体 序列 文本 注意力机制 令牌 矩阵 动态地 关系 三元组 模型训练模块 数据获取模块 处理器 编码模块 程序 输出模块
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预训练模型 三元组损失函数 识别方法 细粒度特征 图像特征向量
情感识别方法 语义 频域特征 特征提取器 脑电图数据
跟踪方法 轨迹 划分方法 类别识别方法 线索
数据生成方法 样本 生成结构化数据 语义关联度 文本
完整运动轨迹 关键点 红外图像处理方法 背景图 序列