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申请/专利权人：郑州大学
摘要：本发明涉及知识图谱技术领域，公开了一种基于图注意力网络的知识图谱推理方法。首先在构建关系子图时，保留每个节点的完整邻接关系，丰富节点的相邻语义信息，并且在图注意力网络中引入关系特征信息来更新节点的嵌入表示，得到子图的特征表示；然后建模关系子图的多条相邻关系路径，使用注意力机制汇聚关系路径特征信息，增强子图的表示能力；最后将关系子图特征表示和关系子图路径特征表示相结合，来预测实体对之间存在的关系。本发明能够有效的利用关系子图的特征信息，提高关系预测的准确率，具有更强的推理性能。
主权项：1.一种基于图注意力网络的知识图谱推理方法，其特征在于，所述方法包括：对知识图谱中的实体和关系进行向量表示初始化，转换为低维的向量表示；构建保留完整实体邻接关系的知识图谱关系子图，并使用双半径节点标记方法对关系子图进行标记；使用图注意力网络结合关系特征信息更新实体和关系的嵌入表示，聚合所有节点表示，利用门控循环网络学习子图的多条关系路径，聚合邻居关系路径；融合关系子图的节点特征表示和路径特征表示，通过评分函数预测得分，推理出实体之间可能存在的关系。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 郑州大学 一种基于图注意力网络的知识图谱推理方法
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