一种面向大规模知识库的快速学习方法

摘要

本发明涉及一种面向大规模知识库的快速学习方法，所述方法包括以下步骤：S1：知识提取：从异源异构的数据中进行知识数据的提取，知识数据为事实三元组，包括：实体和关系；S2：知识表示：构建TransH模型，利用TransH模型，把知识数据中的所有实体和关系嵌入到低维向量空间中，从而实现知识数据的知识表示；S3：知识融合：通过RLCD模型对经S2知识表示之后的知识数据进行融合，并将融合后的知识数据存入知识图谱；S4：知识推理：从知识图谱中提取S3融合后的知识数据进行推理，并将推理后的知识数据存入知识图谱；获得更新的知识和结论；本发明可实现知识库的快速学习。