一种基于实体关联性约束的表示学习方法

摘要

本发明涉及一种基于实体关联性约束的表示学习方法，属于自然语言处理以及知识图谱技术领域。本发明通过对实体的描述文本进行注解和关联性划分，得到实体的强关联实体集合和弱关联实体集合，将关联性作为辅助损失项融合到基于翻译的表示学习方法中，具体地通过样本负采样及模型训练，得到实体和关系的嵌入式表示，即将知识图谱中的头实体h、尾实体t以及头实体和尾实体之间的关系r，分别嵌入到向量h、向量t和向量r中。本发明所述方法在推理效果上优于基于翻译以及基于文本模型的表示学习方法。