公开(公告)号：CN119537600A

公开(公告)日：2025-02-28

申请号：CN202411332190.7

申请日：2024-09-24

Applicant: 大连理工大学

Inventor： 马瑞新 ,  周健 ,  苏克治 ,  李世瑾 ,  符林 ,  郭家旗

IPC: G06F16/36 ,  G06F18/25 ,  G06F18/22 ,  G06F17/16 ,  G06F17/18 ,  G06N3/0442 ,  G06N3/048 ,  G06N3/0499 ,  G06N3/042 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明提供一种基于嵌入融合和数据增强的小样本知识图谱补全方法，属于知识图谱补全领域。本发明设计了注意力多跳邻域建模器和任务侧实体建模器，以建立实体在背景知识图谱和任务关系中的嵌入，同时引入支持集增强模块，将关系投影到高维空间，从背景知识图谱中提取相关关系以补充支持集，并通过门控机制控制抽取实体的质量。通过双侧融合表示的三元组编码器架构，综合注意力实体原型和实体任务侧语义信息，生成精确的嵌入表示。实验结果表明，本发明在多个基准数据集上优于现有方法，有效提升了少样本知识图谱补全的准确性和效率。

公开(公告)号：CN117668255A

公开(公告)日：2024-03-08

申请号：CN202311701526.8

申请日：2023-12-12

Applicant: 大连理工大学

Inventor： 原旭 ,  王维鹤 ,  李世瑾 ,  王龙飞 ,  秦昌媛

IPC: G06F16/36 ,  G06N20/00 ,  G06N3/04 ,  G06F40/30

Abstract: 本发明提供了一种基于同质性引导的对比学习知识图谱链接预测方法，属于知识图谱链接预测技术领域。本发明可以同时挖掘知识图谱中的显式和隐式同质性来丰富实体表示。在显式同质性对比学习中，通过随机游走算法为每个实体采样得到特定的子图，并在子图内部使用注意力机制为子图中每个实体生成最符合上下文子图的动态实体表示，并设计编码器提取子图内部的同质性特征。隐式同质性被看作实体在潜在空间中的关联性，引入实体概念级的信息计算实体的语义关联矩阵，为在潜在空间中每个实体捕捉隐式同质特征。本发明旨在通过自监督的方式挖掘显式和隐式同质性这两者的协作信号从而解决以往方法在无法捕捉高阶信息和对实体语义的忽略。

公开(公告)号：CN118733789A

公开(公告)日：2024-10-01

申请号：CN202410898951.9

申请日：2024-07-05

Applicant: 大连理工大学

Inventor： 原旭 ,  李世瑾 ,  周健 ,  王维鹤

IPC: G06F16/36 ,  G06N5/02 ,  G06N3/045 ,  G06N3/0442 ,  G06N3/048 ,  G06N3/084

Abstract: 本发明属于知识图谱补全技术领域，提供一种基于学习邻居互信息的小样本知识图谱补全方法。包括：基于选择抽样的对比学习利用对齐度训练和均匀性训练提高相似表示邻居之间的区分度并缩短它们在向量空间中的距离，同时使得邻居表示分布更一致，防止模型过度拟合；此外使用对比损失温度控制对平衡对容易和困难负样本的处理，最后使用互信息的传播和聚合实现实体级别的互信息提取。图层面利用图注意力网络中的边散射和节点聚合技术实现了节点级别的互信息提取。推理预测中通过一个随机流形编码器来编码查询集，然后将编码结果转换为概率分布，以捕捉实体关系的不确定性，最后通过神经过程获得未知实体关系的推理结果。