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摘要：本申请涉及一种市场失信信息知识图谱归纳推理嵌入方法，该方法包括：获取市场失信信息知识图谱作为源知识图谱，并采用BERT预训练模型对源知识图谱中超关系三元组的键值对进行特征提取，得到辅助信息词向量；采用卷积神经网络将辅助信息词向量与构造的关系向量进行融合，对融合结果进行矫正约束，得到综合关系嵌入；根据源知识图谱中实体的关系连接情况构建实体的类型级信息嵌入；根据实体的类型级信息嵌入以及对应实体的邻域信息构建实体的实例级信息嵌入；基于源知识图谱、综合关系嵌入以及实体的实例级信息嵌入进行元学习，得到知识图谱嵌入模型；将待处理的目标知识图谱输入至知识图谱嵌入模型，得到实体嵌入和关系嵌入。

主权项：1.一种市场失信信息知识图谱归纳推理嵌入方法，其特征在于，包括：S1：获取市场失信信息知识图谱作为源知识图谱，并采用BERT预训练模型对所述源知识图谱中超关系三元组的键值对进行特征提取，得到辅助信息词向量；将所述超关系三元组的键值对输入至BERT预训练模型进行特征提取，输出第一辅助信息词向量K和第二辅助信息词向量V；S2：采用卷积神经网络将所述辅助信息词向量与构造的关系向量进行融合，对融合结果进行矫正约束，得到综合关系嵌入，包括：构建随机初始化的基本关系矩阵，所述基本关系矩阵包括多种基本关系的关系向量；在每个超关系三元组中，采用卷积神经网络将所有的所述第一辅助信息词向量K以及所述第二辅助信息词向量V与每一个所述关系向量进行融合，得到融合辅助信息的关系嵌入；得到融合辅助信息的关系嵌入的过程包括：步骤1：采用零填充方式将关系向量、第一辅助信息词向量K以及第二辅助信息词向量V的维度统一为关系向量的维度；步骤2：将关系向量和每组键值对的第一辅助信息词向量K以及第二辅助信息词向量V进行2D平面卷积，得到新关系嵌入；步骤3：重复执行步骤2，直至遍历完所有所述关系向量，得到多个所述新关系嵌入；步骤4：对所有所述新关系嵌入进行加权平均，得到所述融合辅助信息的关系嵌入，计算公式如下： ；其中，表示第w个超关系三元组中由第r个关系向量得到的融合辅助信息的关系嵌入；n表示第w个超关系三元组中键值对的数量；表示第w个超关系三元组中第i组键值对的权重值；表示第r个关系向量与第i组键值对的新关系嵌入；对所述融合辅助信息的关系嵌入进行矫正约束，得到综合关系嵌入，包括：步骤1：构建正负样本，将同一训练批次中由关系向量得到的融合辅助信息的关系嵌入作为正样本，将由关系向量得到的融合辅助信息的关系嵌入作为负样本；关系向量为基本关系的向量表示，关系向量为基本关系的向量表示，为除基本关系外的任意一种基本关系；步骤2：将正负样本一同输入至多层感知机进行对比学习，输出所述综合关系嵌入；S3：根据所述源知识图谱中实体的关系连接情况构建实体的类型级信息嵌入；S4：根据所述实体的类型级信息嵌入以及对应实体的邻域信息构建实体的实例级信息嵌入；S5：基于所述源知识图谱、所述综合关系嵌入以及所述实体的实例级信息嵌入进行元学习，得到知识图谱嵌入模型；将待处理的目标知识图谱输入至所述知识图谱嵌入模型，得到实体嵌入和关系嵌入。

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百度查询： 湖南工商大学 一种市场失信信息知识图谱归纳推理嵌入方法