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公开(公告)号：CN119884385A
公开(公告)日：2025-04-25
申请号：CN202411784662.2
申请日：2024-12-02
Applicant: 安徽医科大学
Abstract: 一种基于度量学习的医学知识图谱构建方法及系统，属于知识图谱构建技术领域，解决如何利用少量的训练数据构建医学知识图谱，精准地生成新的医学知识的问题；通过选择出具有代表性的实体对，利用具有代表性的实体对来训练对抗增强网络模型，生成实体对的代表性特征，构建对抗增强网络的生成器，对对抗增强网络施加约束，最小化目标函数来训练生成器，构建对抗增强网络的判别器，采用训练好的对抗增强网络模型增强支持集，构建关系原型，通过修正原型和询问集中查询实体对的语义表示之间的点积作为三元组的可信度得分，将现有医学知识图谱输入对抗增强网络模型中，输出模型生成的新的医学知识三元组的可信度概率，将概率靠前的医学知识三元组输出，实现医学知识图谱构建。
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