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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推理领域，公开了一种基于图神经网络的少样本知识图谱推理方法。首先对知识图谱数据进行初始化嵌入预训练；其次利用实体邻居编码器捕获实体之间的关系路径信息，增强实体的嵌入表示，并通过支持集实体对的邻居关系来获得更准确的关系表示；然后融合Transformer编码器和LSTM网络，学习实体的上下文语义信息；最后匹配处理器计算查询三元组和支持集的语义相似度，并按查询三元组的相似度得分进行排序。本发明能够充分利用少样本知识图谱中的信息，提高少样本知识图谱推理性能。
主权项：1.一种基于图神经网络的少样本知识图谱推理方法，其特征在于，所述方法包括：对知识图谱进行初始化嵌入预训练，并划分数据集；利用实体邻居编码器通过关系路径编码少样本关系相联的实体嵌入表示；利用关系表示编码器学习支持集中实体的邻居关系信息；融合LSTM神经网络和Transformer编码器，学习实体的上下文语义信息；使用注意力机制获取支持集的动态关系表示，计算语义相似度，依据查询三元组的匹配相似度得分进行排序。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 郑州大学 一种基于图神经网络的少样本知识图谱推理方法
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