一种关系增强的知识图谱嵌入方法及系统

摘要

本发明涉及一种关系增强的知识图谱嵌入方法及系统，所述方法至少包括：将知识图谱的实体进行坐标的协同变换；基于关系熵加权的方式进行关系核心增强，以使实体向量有很强的关系特性；建立知识图谱嵌入模型的可解释机制，通过证明知识图谱嵌入模型的收敛性说明关系增强的有效性和可行性；采用动态调整参数策略对知识图谱的向量进行表示学习，并且设置误差控制以保证嵌入的准确性。本发明能够更准确地测算事实的合理性，从复杂关系对的角度对模型建模能力推理证明，能够进行实体与关系的向量计算完成知识图谱嵌入及推理。