公开(公告)号：CN115599927A

公开(公告)日：2023-01-13

申请号：CN202211396787.9

申请日：2022-11-08

Applicant: 哈尔滨工业大学(深圳)(哈尔滨工业大学深圳科技创新研究院)(CN)

Inventor： 廖清 ,  龚兴 ,  柴合言 ,  李鉴明 ,  王晔 ,  高翠芸 ,  贾焰

IPC: G06F16/36 ,  G06F16/31 ,  G06F40/126 ,  G06N3/04

Abstract: 本发明公开了一种基于度量学习的时序知识图谱补全方法及系统，包括：将若干个候选尾实体分别填入待补全三元组，获得若干个待评估四元组；根据第一头实体和所有候选尾实体的所有邻居实体、第一实体关系、以及第一时序信息，对第一头实体和候选尾实体进行实时编码，获得头实体编码结果和尾实体编码结果，并编码得到时序知识图谱中样本数据集对应的四元组编码结果；利用度量学习机制，结合所有编码结果，对各待评估四元组进行相似度评分排序，并根据排序结果确定待补全三元组对应的第一尾实体。本发明根据待补全三元组内的第一实体关系和第一时序信息，并基于少量样本数据，筛选得到第一尾实体，使得能够在保证补全效果的同时，减少整体运算数据。