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公开(公告)号：CN111897975A
公开(公告)日：2020-11-06
申请号：CN202010809387.0
申请日：2020-08-12
Applicant: 哈尔滨工业大学
Abstract: 本发明公开了一种面向知识图谱表示学习训练的局部训练方法，所述方法包括如下步骤：步骤S1、获取知识图谱训练数据；步骤S2、计算训练所应使用的向量空间维度；步骤S3、判断是否可以通过调整原有模型得到新模型；步骤S4、模型训练；步骤S5、模型与数据存储。本发明可根据知识图谱的数据规模计算得出训练所需使用的向量空间维度，避免过小的维度造成模型性能不佳与过大的维度浪费计算资源与训练所需时间的问题。本发明对于变化的知识图谱，可以在原有表示学习模型的基础上进行训练调整，从而快速得到变化后知识图谱的表示学习模型，节省大量训练所需的时间，从而使上层应用可以更及时地感知到知识图谱的变化。
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