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摘要：本发明属于事件知识表示技术领域，公开了一种事件知识图谱GCN嵌入表示方法、系统、设备及终端，通过构造特定场景下的事件行为状态空间以及态势语义表示模型，提出基于原子行为的三层事件表示模型和GCN嵌入方法；将行为态势语义的状态层表示为GCN的节点与边，再通过状态节点实体和节点关系的嵌入构建行为基，从而形成动作驱动事件的行为状态空间到事件关联的可解释表达。本发明GCN模型为特定场景中的事件行为建立状态信息空间，通过状态集合对行为相关的状态信息变化进行态势语义解释和定义，形成了动作驱动事件的行为状态空间到事件关联的可解释表达，提高了特定场景事件中行为分类识别的准确性。
主权项：1.一种事件知识图谱GCN嵌入表示方法，其特征在于，事件知识图谱GCN嵌入表示方法包括：为特定场景中的事件行为建立状态信息空间，通过状态集合对行为相关的状态信息变化进行态势语义解释和定义；再将行为态势语义的状态层表示为GCN的节点与边，通过状态节点实体和节点关系的嵌入构建行为基，形成状态层—行为层—事件层的行为基GCN事件表示模型；事件知识图谱GCN嵌入表示方法包括以下步骤：步骤一，数据标注，对每条对话数据预定义事件及进行行为状态空间属性标注，转换为行为状态空间结构化数据集；步骤二，词向量模型训练，根据步骤一，对训练数据集和测试数据集定义行为类型，对状态空间实体的标注内容进行词向量模型训练，生成表示标注数据集的词向量；步骤三，根据词向量对的向量文件构建行为GCN，根据步骤二，向GCN构建算法输入向量文件内容，输出每条对话数据标注数据集的行为基；步骤二中的词向量模型训练包括：1通过Word2Vector算法，对测试数据集定义行为类型，对状态空间实体的标注内容进行词向量模型训练；2利用Skip-grams网训练参数将数据状态空间内实体进行词向量的转化；3处理后生成表示优化标注数据集的词向量；步骤一中的数据标注包括：1对每条对话进行事件定义及行为状态空间属性定义；2细化行为态势语义的离散函数值域空间，扩展状态信息实体；步骤1中，为每条对话识别六个属性，包括对话ID、内容、行为、客体、状态以及类别。
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百度查询： 北京理工大学 事件知识图谱GCN嵌入表示方法、系统、设备及终端
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