一种基于知识信息增益的知识图谱嵌入模型解释方法技术

本发明专利技术公开一种基于知识信息增益的知识图谱嵌入模型解释方法，涉及知识图谱嵌入模型领域。该基于知识信息增益的知识图谱嵌入模型解释方法，通过生成可解释的子图来解释知识图谱嵌入模型在链接预测任务上的推理结果，为推理过程中所涉及的知识子图中的每条边分配一个边掩码，从而控制消息传递过程中每个三元组对推理结果的影响程度，通过最大化知识信息增益不断优化边掩码并保留对推理结果影响最大的三元组集，为链接预测提供最有价值的解释子图，为知识图谱推理模型提供高质量的解释，并且通过改变掩码阈值可以控制解释集中包含的三元组数量，从而灵活应用于不同的解释场景，弥补了当前知识图谱嵌入模型缺乏可解释性的缺点。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及知识图谱嵌入模型，具体为一种基于知识信息增益的知识图谱嵌入模型解释方法。

技术介绍

1、知识图谱嵌入是一种利用监督学习来学习嵌入以及节点和边的向量表示的模型，它们将“知识”投射到一个连续的低维空间，这些低维空间向量一般只有几百个维度(用来表示知识存储的内存效率)，向量空间中，每个点代表一个概念，每个点在空间中的位置具有语义意义。

2、而现在对于知识图谱嵌入模型在不同的应用场景下具有不同的解释，这使得当前知识图谱嵌入模型存在缺乏可解释性的缺点，为此特提供一种基于知识信息增益的知识图谱嵌入模型解释方法以解决上述问题。

技术实现思路

1、(一)解决的技术问题

2、针对现有技术的不足，本专利技术提供了一种基于知识信息增益的知识图谱嵌入模型解释方法，解决了现在对于知识图谱嵌入模型在不同的应用场景下具有不同的解释，这使得当前知识图谱嵌入模型存在缺乏可解释性的缺点的问题。

3、(二)技术方案

4、为实现以上目的，本专利技术通过以下技术方案予以实现：一种基于知识信本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.一种基于知识信息增益的知识图谱嵌入模型解释方法，其特征在于，包括以下步骤；

2.根据权利要求1所述的基于知识信息增益的知识图谱嵌入模型解释方法，其特征在于：所述步骤3中，所述知识传递函数如下：

3.根据权利要求1所述的基于知识信息增益的知识图谱嵌入模型解释方法，其特征在于：所述步骤8中，所述解释子图约束如下：

4.根据权利要求1所述的基于知识信息增益的知识图谱嵌入模型解释方法，其特征在于：所述步骤10中，评估解释效果的方式如下：

【技术特征摘要】

1.一种基于知识信息增益的知识图谱嵌入模型解释方法，其特征在于，包括以下步骤；

2.根据权利要求1所述的基于知识信息增益的知识图谱嵌入模型解释方法，其特征在于：所述步骤3中，所述知识传递函数如下：

3.根据权利要...

【专利技术属性】
技术研发人员：万国佳，任婷，
申请(专利权)人：东湖灵境武汉技术有限公司，
类型：发明
国别省市：