基于注意力机制的知识图谱长尾关系补全方法

摘要

本发明属于知识图谱领域，具体涉及一种基于注意力机制的知识图谱长尾关系补全方法、系统、装置，旨在解决传统的关系补全模型因长尾关系数目稀少导致对长尾关系预测产生过拟合的问题。本系统方法：获取待补全的知识图谱，并根据其实体之间的关系类型将其构建为第一知识图谱和第二知识图谱；获取第一知识图谱中融合邻域信息的实体向量表示，作为第一表示；根据第一表示对第二知识图谱中各实体进行向量化表示，并构建支撑集和查询集；通过预设的多种网络类型的长尾关系预测方法获取查询集中各实体对的关系类型标签，并补全各实体之间的关系。本发明通过对知识图谱中各实体的邻域信息进行融合，避免了长尾关系预测时过拟合的问题。