一种基于同质性引导的对比学习知识图谱链接预测方法

    公开(公告)号:CN117668255A

    公开(公告)日:2024-03-08

    申请号:CN202311701526.8

    申请日:2023-12-12

    Abstract: 本发明提供了一种基于同质性引导的对比学习知识图谱链接预测方法,属于知识图谱链接预测技术领域。本发明可以同时挖掘知识图谱中的显式和隐式同质性来丰富实体表示。在显式同质性对比学习中,通过随机游走算法为每个实体采样得到特定的子图,并在子图内部使用注意力机制为子图中每个实体生成最符合上下文子图的动态实体表示,并设计编码器提取子图内部的同质性特征。隐式同质性被看作实体在潜在空间中的关联性,引入实体概念级的信息计算实体的语义关联矩阵,为在潜在空间中每个实体捕捉隐式同质特征。本发明旨在通过自监督的方式挖掘显式和隐式同质性这两者的协作信号从而解决以往方法在无法捕捉高阶信息和对实体语义的忽略。

    一种基于历史趋势的单样本时序知识图谱外推计算方法

    公开(公告)号:CN117575023A

    公开(公告)日:2024-02-20

    申请号:CN202311682194.3

    申请日:2023-12-08

    Abstract: 本发明属于知识图谱推理应用技术领域,是一种基于历史趋势的单样本时序知识图谱外推计算方法。其首先使用一种基于组合多关系异构图卷积网络的邻域图聚合器获得时序知识子图的实体邻居信息表征。然后通过归一化流来解决外分布和过拟合问题,并使用自注意力机制来为更重要的实体分配更多的权重来获得全局的历史表征。通过设计的历史趋势聚合器,获得趋势信息分析事实在时间轴上的发展变化规律,辅助全局表征解决长尾关系问题。并将两种表征进行权重加和,进行未来事件的推理。

    一种单聚合物复合材料模内自增强共注塑成型方法

    公开(公告)号:CN105128277B

    公开(公告)日:2017-05-03

    申请号:CN201510338715.2

    申请日:2015-06-17

    Abstract: 本发明公开了一种单聚合物复合材料模内自增强共注塑成型方法,属于注射成型模具技术领域。本发明利用注塑方式先成型单聚合物复合材料的基体,在基体表面上含有预留的沟槽,将基体再次放入模具中,填充基体上的沟槽得到单聚合物复合材料,实现利用一套模具完成单聚合物复合材料中所有组分的注塑成型;克服了利用热压、挤出和注塑方式制备单聚合物复合材料所存在的工艺复杂、成型周期长、原材料要求严格等问题。模内自增强共注塑成型单聚合物复合材料的方法可以实现大批量生产,可应用于单聚合物复合材料制品的实际生产。

    基于全局和局部对比学习的知识图谱补全方法

    公开(公告)号:CN117668256A

    公开(公告)日:2024-03-08

    申请号:CN202311707178.5

    申请日:2023-12-12

    Abstract: 本发明属于知识图谱补全技术领域,提供一种基于全局和局部对比学习的知识图谱补全方法,首先构造局部多模式上下文编码器,利用知识图谱的拓扑结构开发出三种注意力模式对实体上下文信息建模,从而得到实体局部语义特征。并列的构造全局属性意识编码器,基于整个知识图谱构建一个实体‑实体属性交互图来获取两个实体之间的交互强度,并设计轻量级的图聚合网络结合属性交互图更新实体的语义特征,从而获得实体全局语义特征。然后将实体的局部特征和全局特征之间进行对比学习,采用跨视图的正负样本采样方式,最大化局部‑全局互信息,以自监督的方式提高模型在不同语境下对实体的理解,并缓解稀疏实体的问题。

    一种单聚合物复合材料模内自增强共注塑成型方法

    公开(公告)号:CN105128277A

    公开(公告)日:2015-12-09

    申请号:CN201510338715.2

    申请日:2015-06-17

    CPC classification number: B29C45/0005 B29C45/2602

    Abstract: 本发明公开了一种单聚合物复合材料模内自增强共注塑成型方法,属于注射成型模具技术领域。本发明利用注塑方式先成型单聚合物复合材料的基体,在基体表面上含有预留的沟槽,将基体再次放入模具中,填充基体上的沟槽得到单聚合物复合材料,实现利用一套模具完成单聚合物复合材料中所有组分的注塑成型;克服了利用热压、挤出和注塑方式制备单聚合物复合材料所存在的工艺复杂、成型周期长、原材料要求严格等问题。模内自增强共注塑成型单聚合物复合材料的方法可以实现大批量生产,可应用于单聚合物复合材料制品的实际生产。

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