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公开(公告)号：CN110704640A
公开(公告)日：2020-01-17
申请号：CN201910944934.3
申请日：2019-09-30
Applicant: 北京邮电大学
IPC: G06F16/36
Abstract: 本发明实施例提供了一种知识图谱的表示学习方法及装置，该方法在在对知识图谱进行学习时，从所获取的待学习知识图谱中获取待学习实体；从第一语料库中获得待学习实体所属的描述文本中的待学习单词；根据待学习实体与待学习单词的所属关系，利用待学习单词间的相似性，构建实体-单词异质图；将所构建的实体-单词异质图输入至预设的第一实体-关系表示预测模型中，得到第一实体表示结果。本实施例构建的实体-单词异质图能够捕捉实体和单词之间的局部和全局的语义关系，以及实体和单词间的短距离语义关系和长距离语义关系。可见，应用本实施例提供的方法能够提高实体表示结果的准确度。
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