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申请/专利权人：电子科技大学;喀什地区电子信息产业技术研究院
摘要：本发明属于知识图谱推理技术领域，公开了一种基于长短期依赖的时序知识图谱推理方法，将若干个历史子图序列合并为一个长期稠密图，并使用关系图神经网络进行建模，实体长期嵌入表示；针对当前时刻之前的若干子图序列，使用长期嵌入表示进行初始化，然后针对每一个子图序列，使用基于注意力机制的关系图神经网络和双重循环网络来对事件近期的演化进行建模，生成包含长期演化依赖和短期演化偏好的实体嵌入表示和关系嵌入表示；依据当前时刻的实体嵌入表示、关系嵌入表示和已知实体，通过解码器获取未来事件的最终预测结果。本发明通过联合建模长期和短期的事件演化动态性，以一种自适应的方法巧妙地融合长短期预测，从而提高了对未来事件预测精度。
主权项：1.一种基于长短期依赖的时序知识图谱推理方法，其特征在于，包括以下步骤：S1将若干个历史子图序列合并为一个长期稠密图，并使用关系图神经网络对事件间的高阶语义交互信息和事件发生的重复性进行建模，为每一个实体和关系生成包含长期语义依赖的实体长期嵌入表示；S2针对当前时刻之前的若干子图序列，使用步骤S1得到的长期嵌入表示进行初始化，然后针对每一个子图序列，结合前一时刻的实体嵌入表示和关系嵌入表示，使用基于注意力机制的关系图神经网络和双重循环网络来对事件近期的演化进行建模，为每一个实体和关系生成包含长期演化依赖和短期演化偏好的实体嵌入表示和关系嵌入表示；S3依据当前时刻的实体嵌入表示、关系嵌入表示和已知实体，通过解码器获取未来事件的最终预测结果。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 电子科技大学 喀什地区电子信息产业技术研究院 一种基于长短期依赖的时序知识图谱推理方法
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