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申请/专利权人：华中科技大学

摘要：本发明公开了一种面向搜索引擎的知识表示学习方法和知识推理方法，属于计算机数据处理领域，包括：S1以实体为节点，遍历目标知识图谱，获得以各节点为起始节点且长度为s的关系路径，并获得各关系路径的特征；初始化Stmp＝s；s＝Ln，L为关系路径的最大长度；S2若Stmp＝L，则转入S5；否则，转入S3；S3对于长度为Stmp的每一条关系路径p，将其与长度为s且以p的目的节点为起始节点的关系路径进行组合，得到长度为Ltmp＝Stmp+s的关系路径，并获得其特征；S4将Stmp更新为Ltmp，转入S2；S5将实体、关系和所有关系路径的特征应用于表示学习，得到实体和关系的向量表示。本发明能够提高关系路径建模的计算效率，从而高效提升搜索引擎知识图谱质量。

主权项：1.一种面向搜索引擎的知识表示学习方法，其特征在于，包括：S1将目标知识图谱中的实体作为节点，遍历所述目标知识图谱，以获得其中以各节点为起始节点且长度为s的所有关系路径，并获得各关系路径的特征；初始化长度变量Stmp＝s；所述目标知识图谱用于表达待搜索主题，其中的实体对应所述待搜索主题的关联信息；关系路径的特征包括置信度、起始节点-目的节点对以及起始节点和目的节点间的关系；s＝L，L为关系路径的最大长度，n为正整数；s＝1或s1；s1时，步骤S1中，遍历所述知识图谱，以获得其中以各节点为起始节点且长度为s的所有关系路径，并获得各关系路径的特征，包括：S11遍历所述目标知识图谱，以获得其中以各节点为起始节点且长度为1的所有关系路径，并获得各关系路径的特征；初始化长度变量u＝1；S12若u＝s，则转入步骤S15；否则，转入步骤S13；S13对于长度为u的每一条关系路径pu，将其与长度为1且以所述关系路径pu的目的节点eu为起始节点的关系路径分别进行组合，得到长度为t＝u+1的关系路径，并获得组合得到的各关系路径的特征；S14将长度变量u的取值更新为t，转入步骤S12；S15保存长度为s的各关系路径及其特征；S2若Stmp＝L，则转入步骤S5；否则，转入步骤S3；S3对于长度为Stmp的每一条关系路径p，将其与长度为s且以所述关系路径p的目的节点e为起始节点的关系路径分别进行组合，得到长度为Ltmp＝Stmp+s的关系路径，并获得组合得到的各关系路径的特征；S4将长度变量Stmp的取值更新为Ltmp，转入步骤S2；S5将所述目标知识图谱的实体、关系和所有关系路径的特征应用于表示学习，得到所述目标知识图谱中实体和关系的向量表示。

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百度查询： 华中科技大学 一种面向搜索引擎的知识表示学习方法和知识推理方法