【技术实现步骤摘要】
本申请涉及知识图谱，尤其涉及一种联合实体类别与关系表示的知识图谱实体补全方法。
技术介绍
1、近年来，知识图谱被广泛的用于自然语言处理、信息检索、问答系统、推荐系统等领域中，受到了学术界和产业界的广泛关注。知识图谱是一种基于语义的图形数据库，通常以头实体、关系、尾实体三个结构构成的三元组来描述对应的事实信息，并以有向图的结构对其进行表示存储，其中节点由实体构成，边由这一对实体间对应的关系构成，
2、在知识图谱构建初期，由于信息抽取不完全和实体关系动态变化等因素的影响，导致构建出的知识图谱容易缺失大量的实体信息，导致知识图谱存在不完整的问题，限制了知识图谱在下游任务中的应用，因此，知识图谱实体补全的研究对于提升知识图谱的完整性和延展知识图谱的应用范围，具有重要意义。
3、相关技术方案中，目前常用的方法对知识图谱实体补全研究的主要集中于三元组中的实体信息本身，然而，专利技术人在构思及实现本申请的过程中发现：三元组中实体类别信息与潜在的语义关系表示（如头实体和尾实体在三元组中代表的不同角色）能够为实体补全提供丰富的辅助...
【技术保护点】
1.一种联合实体类别与关系表示的知识图谱实体补全方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤：
2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于所述关联强度，选择三元组数据中最大关联强度的头实体关联的目标头实体类别转移矩阵，以及最大关联强度的尾实体关联的目标尾实体类别转移矩阵的步骤包括：
3.如权利要求2所述的方法，其特征在于，若所述第一交集或所述第二交集中的最大关联强度关联多个实体类别，则随机选择所述最大关联强度关联的多个实体类别中的任一个作为目标实体类别。
4.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述更新后的三元组嵌入特征的计算表达式
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【技术特征摘要】
1.一种联合实体类别与关系表示的知识图谱实体补全方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤：
2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于所述关联强度，选择三元组数据中最大关联强度的头实体关联的目标头实体类别转移矩阵，以及最大关联强度的尾实体关联的目标尾实体类别转移矩阵的步骤包括：
3.如权利要求2所述的方法，其特征在于，若所述第一交集或所述第二交集中的最大关联强度关联多个实体类别，则随机选择所述最大关联强度关联的多个实体类别中的任一个作为目标实体类别。
...【专利技术属性】
技术研发人员：王青旺，刘艺，李朝辉，沈韬，袁海滨，
申请(专利权)人：昆明理工大学，
类型：发明
国别省市：
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