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公开(公告)号：CN116629361A
公开(公告)日：2023-08-22
申请号：CN202310224363.2
申请日：2023-03-09
Applicant: 南京大学
Abstract: 本发明公开了一种基于本体学习和注意力机制的知识推理方法，以本体作为语义网形式化的知识表示，对本体进行表示学习，从而进行知识推理，本方法适用于优化大型复杂结构本体的知识推理效率，通过挖掘本体中结构和语义的信息，将本体中的概念嵌入到向量空间，使用唯一向量来表示该概念，更好地表示概念之间的关系，应用于下游任务，并且基于推理规则，根据注意力机制，建立适用于序列预测的神经网络模型，充分学习推理成功的序列特性，针对需求中的概念集合，预测出可行的推理路径，针对一些较为困难、传统算法复杂度较高的推理问题。
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