对实体链接模型的实体嵌入的强化及多义词歧义消除方法

    公开(公告)号:CN116702790A

    公开(公告)日:2023-09-05

    申请号:CN202310745136.4

    申请日:2023-06-21

    Abstract: 本发明公开了一种对实体链接模型的实体嵌入的强化及多义词歧义消除方法,其包括以下步骤:获取实体链接模型中待强化的实体嵌入;根据实体嵌入得到对应的实体类别列表;通过文本嵌入模型将类别名称转换为嵌入表示;统计每个类别在所有实体类别列表中的出现频次;根据出现频次对同一实体类别进行处理得到显著性系数;根据显著性系数对嵌入表示进行聚合得到更新后的实体嵌入;通过适配器网络对更新后的实体嵌入进行调整,得到强化后的实体嵌入;更新实体链接模型;基于更新后的实体链接模型进行多义词歧义消除。本发明通过完善实体嵌入的语义表达,提升相似实体的特异性,增加区分度,减少误判情况,降低实体链接的难度,提升实体链接的结果准确性。

    一种基于强化状态建模的知识图谱多跳推理方法

    公开(公告)号:CN116757282A

    公开(公告)日:2023-09-15

    申请号:CN202310749294.7

    申请日:2023-06-21

    Abstract: 本发明公开了一种基于强化状态建模的知识图谱多跳推理方法,包括以下步骤:利用一组嵌入模型对知识图谱数据进行预训练,得到实体和关系的嵌入表示,并使用测试集评估各嵌入模型的预测性能,得到一组MRR指标;根据MRR指标计算模型权重,并对各嵌入模型进行排序,得到带权重的嵌入模型;根据带权重的嵌入模型,对每个查询计算对应的全局目标嵌入表示;根据全局目标嵌入表示,构建强化学习状态模型;对强化学习状态模型进行训练,并使用训练完成的强化学习状态模型进行知识图谱的推理补全工作,完成基于强化状态建模的知识图谱多跳推理。本发明解决了针对强化代理全局信息表征不足,在稀疏图谱上的推理缺乏依据,从而限制了模型链接预测性能的问题。

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