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摘要：本发明公开了一种减轻超关系内部噪声的知识图谱补全系统和方法，属于自然语言处理知识图谱技术领域。首先对普通三元组事实与超关系事实分别进行处理，利用卷积神经网络和异构图神经网络，构建一个特征增强模块；能够有效学习并增强超关系中主三元组的特征表示，从而提升模型对超关系知识的理解和处理能力；其次构建相关性感知模块，利用图注意力网络处理两种表示中复杂的图结构，以此构建出融合特征序列；此后构建语义增强模块，利用Transformer处理序列中两元素之间的相关性，以此更新融合特征序列；最终对更新后的特征序列进行遮掩，以此来预测最终遮掩元素的结果。因此本发明可以有效减轻超关系内部噪声，解决超关系知识图谱补全任务。
主权项：1.一种减轻超关系内部噪声的知识图谱补全系统，其特征在于，根据超关系知识图谱数据构建以普通三元组事实的知识图与超关系事实的超图；包含以下三个模块：模块一：特征增强模块，由所构建的普通三元组特征表示层与超关系特征表示层，学习普通三元组事实特征表示与超关系事实特征表示，从而利用普通三元组特征减轻超关系中限定符给主三元组带来的噪声；模块二：相关性感知模块，由上述普通三元组特征表示层与超关系特征表示层，结合超图，学习两种特征表示的融合特征序列；模块三：语义增强模块，使用融合特征序列，学习其内部复杂的语义信息，增强融合特征序列，以此构建出最终语义序列；根据超关系知识图谱链接预测任务，对最终语义序列中每一个元素使用[MASK]标签进行遮掩，以此来预测被遮掩部分；最终得出预测结果进行排序，使用链接预测常用的评价指标平均倒数排名MRR、排名小于等于1的平均占比Hits@1、排名小于等于5的平均占比Hits@5和排名小于等于10的平均占比Hits@10作为评价指标。
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百度查询： 大连民族大学 一种减轻超关系内部噪声的知识图谱补全系统和方法
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