龙图腾网&IPTOP
- 微信扫码登录
- 账号密码登录
- 短信登录/注册
买专利卖专利找龙图腾，真高效！ 查专利查商标用IPTOP,全免费！专利年费监控用IP管家,真方便！
申请/专利权人：中国人民解放军国防科技大学
摘要：本申请涉及知识图谱技术领域一种基于改进TextRank的知识图谱补全方法和装置。该方法通过获取知识问答系统知识图谱中三元组的头尾实体的文本描述信息，及实体关系文本；采用替换法构造负样本，将三元组和负样本作为样本集；采用改进TextRank提取样本集中三元组的头尾实体的描述摘要，将描述摘要和实体关系文本拼接后输入ALBERT编码器，并将得到的具有上下位语义特征的特征矩阵经过平均池化和BiGRU层进行特征增强，根据增强特征矩阵采用多任务学习方式，确定三元组中缺失的另一实体，完成智能问答系统知识图谱补全任务。采用本方法对智能问答系统知识图谱进行补全，可提高智能问答系统搜索结果精准度，实现所答即所问。
主权项：1.一种基于改进TextRank的知识图谱补全方法，其特征在于，所述方法包括：获取智能问答系统知识图谱中多个三元组的头实体和尾实体的文本描述信息，以及头实体与尾实体之间的关系文本；将多个所述三元组作为正样本集，并根据所述正样本采用替换法构造负样本，得到负样本集；将所述正样本集和所述负样本集作为样本集；将样本集中三元组的头实体和尾实体的文本描述信息分别输入到文本摘要层，采用改进TextRank方式，利用实体名的覆盖率、句子位置以及句子相似度对句子权重进行调整，根据得到的最终句子权重确定头实体和尾实体的描述摘要，将头实体和尾实体的描述摘要与头实体与尾实体之间的关系文本进行拼接，得到输入序列；将所述输入序列输入到序列编码层中，采用ALBERT编码器对所述输入序列进行特征提取和特征编码，得到具有上下位语义特征的特征矩阵；将所述特征矩阵输入到特征增强层，采用平均池化层和BiGRU层对所述特征矩阵进行特征增强，得到增强特征矩阵；将所述增强特征矩阵输入到多任务微调层中，以链接预测任务为预测任务、将关系预测任务和相关性排序任务作为训练任务，确定三元组中缺失的另一实体，完成智能问答系统知识图谱补全任务。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 中国人民解放军国防科技大学 基于改进TextRank的知识图谱补全方法和装置
免责声明
1、本报告根据公开、合法渠道获得相关数据和信息，力求客观、公正，但并不保证数据的最终完整性和准确性。
2、报告中的分析和结论仅反映本公司于发布本报告当日的职业理解，仅供参考使用，不能作为本公司承担任何法律责任的依据或者凭证。
主营中国专利交易买卖与专利转让许可,高校科技成果推广与科技成果转化,知识产权运营管理与平台开发,科技人才专家库与科技猎头等科技服务
开放平台
担保交易
惠及多方
会员特惠
专属平台
适合多方
数据共享
功能齐全
皖公网安备 34010402703815号