多视图知识图谱表示学习方法、系统、设备及存储介质技术方案

本公开的实施例提供一种多视图知识图谱表示学习方法、系统、设备及存储介质，包括：获取知识图谱的数据集；将所述数据集划分为本体视图、实例视图和跨视图；使用第一表示学习模型对所述本体视图进行预训练，得到初始化本体表示；使用第二表示学习模型对所述实例视图进行预训练，得到初始化实例表示；使用所述跨视图、所述初始化本体表示和所述初始化实例表示进行联合训练，得到多视图知识图谱表示。本公开的实施例充分利用知识图谱中的各类数据，针对三个视图的数据使用不同的模型建模，并且采用预训练的方法，解决了不同视图数据之间存在的差异对训练造成的困难，提升了模型的收敛速度，使知识图谱表示学习的效果更好、效率更高。效率更高。效率更高。

【技术实现步骤摘要】
多视图知识图谱表示学习方法、系统、设备及存储介质


[0001]本公开的实施例属于知识图谱表示学习领域，具体涉及一种多视图知识图谱表示学习方法、系统、设备及存储介质。

技术介绍

[0002]知识图谱表示学习是计算机科技工作者广泛研究的问题。许多大规模知识图谱都具备本体视图、实例视图和跨视图三个视图下的知识，其中本体视图由概念及概念间关系组成，实例视图由实体与实体间关系组成，跨视图的主要形式则是(实体，概念)关系对，描述了一个实体所属的类别。
[0003]由于实例层的规模和数据分布往往与本体层存在差异，例如前者的规模往往要大于后者，数据分布也更为复杂，所以当前的知识图谱表示学习方法大多只对本体层或中实例层的其中一个进行了设计。

技术实现思路

[0004]本公开的实施例旨在至少解决现有技术中存在的技术问题之一，提供一种多视图知识图谱表示学习方法、系统、设备及存储介质。
[0005]本公开的一个方面提供一种多视图知识图谱表示学习方法，包括：
[0006]获取知识图谱的数据集
[0007]将所述数据集划分为本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种多视图知识图谱表示学习方法，其特征在于，所述方法包括：获取知识图谱的数据集；将所述数据集划分为本体视图、实例视图和跨视图；使用第一表示学习模型对所述本体视图进行预训练，得到初始化本体表示；使用第二表示学习模型对所述实例视图进行预训练，得到初始化实例表示；使用所述跨视图、所述初始化本体表示和所述初始化实例表示进行联合训练，得到多视图知识图谱表示。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述将所述数据集划分为本体视图、实例视图和跨视图，包括：确定数据集中的本体层数据；根据所述本体层数据，将所述数据集划分为本体视图、实例视图和跨视图。3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述使用本体视图表示学习模型对所述本体视图进行预训练，得到初始化本体表示，包括：使用第一表示学习模型建模所述本体视图的数据，得到本体视图数据模型；根据所述本体视图的数据选取训练方法和损失函数；使用所述训练方法和所述损失函数，训练所述本体视图数据模型，得到初始化本体表示。4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述使用实例视图表示学习模型对所述实例视图进行预训练，得到初始化实例表示，包括：使用第二表示学习模型建模所述实例视图的数据，得到实例视图数据模型；根据所述实例视图的数据选取训练方法和损失函数；使用所述训练方法和所述损失函数，训练所述实例视图数据模型，得到初始化实例表示。5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述使用所述跨视图、所述初始化本体表示和所述初始化实例表示进行联合训练，得到多视图知识图谱表示，包括：使用第三表示学习模型建模所述跨视图的数据，得到跨视图数据模型；使用所述初始化本体表...

【专利技术属性】
技术研发人员：关永胜，葛建军，罗杰，宋腾炜，殷龙，
申请(专利权)人：北京航空航天大学，
类型：发明
国别省市：