一种基于事实上下文的知识图谱补全方法及系统

摘要

本发明提供了一种基于事实上下文的知识图谱补全方法及系统，包括事实信息编码和事实信息融合，事实信息编码的目标是得到事实的向量表示，首先通过门控循环单元来捕获事实中头实体、关系、尾实体的序列依赖，随后利用卷积神经网络来对门控循环单元的输出进行特征提取，从而得到事实的整体向量表示；事实信息融合的目标是将事实信息编码得到的事实特征向量与该事实下的头实体、关系、尾实体各自的特征向量进行融合，通过评分函数对融合事实信息后的实体和关系进行计算，实现知识图谱的补全。本发明能够提高模型在知识图谱补全任务的性能。