一种基于知识图谱的认知语言词典补全方法

摘要

一种基于知识图谱的认知语言词典补全方法，首先根据认知语言词典原始结构信息计算出认知语言词典中实体的重要性，接着根据实体间的关系信息，生成高质量的负三元组集合，再计算出三元组中实体在关系所处的超平面上的投影向量，最后联合实体的重要性、高质量负三元组，以及认知语言词典嵌入模型计算出认知语言词典实体嵌入向量和关系嵌入向量；通过计算头实体、关系和尾实体在残缺三元组中距离评分，得到认知语言词典补全结果。本发明考虑了认知语言词典的实体重要性以及负三元组信息，准确性较高，补全效果好。