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一种基于时序反事实增强的时序知识图谱补全方法 

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申请/专利权人:山东青年政治学院;山东公路技师学院

摘要:本发明公开了一种基于时序反事实增强的时序知识图谱补全方法,包括:获取时序知识图谱,进行参数定义,生成事实关系数据集;采用随时间变化的k‑核分解算法和社区成员函数,构建映射时序图结构的时间处理张量;进行反事实处理,结合个体处理效应估计,构建反事实关系数据集;并将反事实关系数据集和事实关系数据集合并;结合复合损失函数,进行时序知识图谱补全模型训练;将存在缺失关系的时序知识图谱,输入训练好的时序知识图谱补全模型,输出补全后的时序知识图谱。该方法通过引入时序反事实增强策略,通过构造和利用反事实数据,显著提升了模型在数据不完善和稀疏情况下的鲁棒性和预测能力,实现了更精准、细腻的时序知识图谱补全。

主权项:1.一种基于时序反事实增强的时序知识图谱补全方法,其特征在于,包括以下步骤:S1、获取时序知识图谱,对所述时序知识图谱进行参数定义,生成事实关系数据集;S2、基于所述事实关系数据集,采用随时间变化的k-核分解算法和社区成员函数,构建映射时序图结构的时间处理张量;S3、对所述时间处理张量中的实体邻域结构进行调整,进行反事实处理,结合个体处理效应估计,构建反事实关系数据集;并将所述反事实关系数据集和事实关系数据集合并,获得训练数据集;S4、利用所述训练数据集,结合复合损失函数,进行时序知识图谱补全模型训练,获得训练好的时序知识图谱补全模型;S5、将存在缺失关系的时序知识图谱,输入所述训练好的时序知识图谱补全模型,进行缺失关系预测和填补,输出补全后的时序知识图谱。

全文数据:

权利要求:

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