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基于关系检测和强化学习的知识图谱推理方法

1086   编辑：管理员   来源：中冶有色技术网  
2023-03-19 06:38:39
本发明公开了基于关系检测和强化学习的知识图谱推理方法，包括：基于领域知识图谱和实体字典的字符串模糊匹配和基于CNN‑LSTM‑CRF的实体识别模型，检测用户输入的问句中的实体，完成实体检测；基于神经网络的语义匹配模型完成关系检测，关系检测模型包括：根据输入的问句以及与该问句相关的关系及不相关的关系，通过神经网络得到低维流形表示，基于该低维流形表示，使用rank loss优化模型参数，以使得问句能够从关系集合中找到与其语义最相近的关系；基于强化学习的知识图谱推理，每个时间步，根据策略函数πθ，在当前实体et下，选择一条out‑going的relationrt+1，走到下一个实体et+1，经过预设的最大的推理路径长度T的序列决策，达到最终的实体eT，实体eT作为问句的答案进行输出。
声明：
“基于关系检测和强化学习的知识图谱推理方法” 该技术专利(论文)所有权利归属于技术(论文)所有人。仅供学习研究，如用于商业用途，请联系该技术所有人。
我是此专利(论文)的发明人(作者)
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化学分析
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