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基于指称句的知识图谱和文本信息的表示方法及系统

摘要

本发明公开了一种基于指称句的知识图谱和文本信息的表示方法及系统,涉及机器学习技术领域,该方法包含:对知识图谱进行建模,获得实体向量和关系向量;获取纯文本中包含的与关系相关的深层语义信息,并进行知识建模,获得文本化关系向量;获取纯文本中包含的与实体相关的深层语义信息,并进行知识建模,获得文本化实体向量;基于所述实体向量、所述关系向量、所述文本化关系向量、所述文本化实体向量以及词语向量构造优化参数,实现知识图谱和文本信息的联合表示。本发明利用“指称句”对知识图谱中的实体进行文本化建模,实现对知识图谱与文本信息联合表示进行降噪,从而提升知识表示与推演的质量。

著录项

  • 公开/公告号CN110275960A

    专利类型发明专利

  • 公开/公告日2019-09-24

    原文格式PDF

  • 申请/专利号CN201910501471.3

  • 发明设计人 王亚珅;张欢欢;刘弋锋;谢海永;

    申请日2019-06-11

  • 分类号G06F16/36(20190101);G06F17/27(20060101);

  • 代理机构11010 工业和信息化部电子专利中心;

  • 代理人田卫平

  • 地址 100041 北京市石景山区双园路11号

  • 入库时间 2024-02-19 13:26:53

法律信息

  • 法律状态公告日

    法律状态信息

    法律状态

  • 2019-10-22

    实质审查的生效 IPC(主分类):G06F16/36 申请日:20190611

    实质审查的生效

  • 2019-09-24

    公开

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