一种动态环境下的知识图谱表示学习方法

摘要

本发明公开了一种动态环境下的知识图谱表示学习方法，对于知识图谱的表示学习任务，本发明设计了一个全新的知识图谱表示学习模型；该模型首先通过设计的一个基于注意力机制的图卷积神经网络将知识图谱中的实体和关系的上下文信息编码为向量表示，接着通过一个门策略将实体(或关系)的向量表示与其上下文向量结合，得到联合向量表示，最后基于联合向量表示进行训练，得到图谱中实体和关系的高质量向量表示。对于图谱更新后的增量式表示学习任务，基于上述模型设计了一个增量式表示学习算法，将每次图谱更新带来的影响限制在实体(或关系)各自的上下文范围内，而非整个图谱，以此方式避免重新训练所有数据，达到增量式表示学习的目标。