公开(公告)号：CN111160536A

公开(公告)日：2020-05-15

申请号：CN202010002425.1

申请日：2020-01-02

Applicant: 福州大学

Inventor： 汪璟玢 ,  黄腾飞

IPC: G06N3/04 ,  G06N3/08 ,  G06N5/04 ,  G06F16/28 ,  G06F16/36

Abstract: 本发明涉及一种基于碎片化知识下的卷积嵌入表示推理方法，包括以下步骤：获取事实三元组；判断事实三元组中实体和关系是否已经训练；去掉头实体或者尾实体，使完整的事实三元组破坏并形成缺失事实三元组，并将其放入CE-RCF模型中计算得到评估结果，如果该评估结果大于设定阈值，则将事实三元组标记为已训练事实三元组;判断未训练事实三元组数量是否大于阈值，如果大于阈值则将全部事实三元组放入CE-RCF模型中进行参数训练，否则将当前事实三元组标记为未训练事实三元组;将未训练的事实三元组和已训练事实三元组共同取出并合并，输入CE-RCF模型进行训练或重新训练；将合并后的全部事实三元组标记为已训练事实三元组并存储,得到完善后的事实三元组。

公开(公告)号：CN111160536B

公开(公告)日：2022-06-21

申请号：CN202010002425.1

申请日：2020-01-02

Applicant: 福州大学

Inventor： 汪璟玢 ,  黄腾飞

IPC: G06N3/04 ,  G06N3/08 ,  G06N5/04 ,  G06F16/28 ,  G06F16/36

Abstract: 本发明涉及一种基于碎片化知识下的卷积嵌入表示推理方法，包括以下步骤：获取事实三元组；判断事实三元组中实体和关系是否已经训练；去掉头实体或者尾实体，使完整的事实三元组破坏并形成缺失事实三元组，并将其放入CE‑RCF模型中计算得到评估结果，如果该评估结果大于设定阈值，则将事实三元组标记为已训练事实三元组;判断未训练事实三元组数量是否大于阈值，如果大于阈值则将全部事实三元组放入CE‑RCF模型中进行参数训练，否则将当前事实三元组标记为未训练事实三元组;将未训练的事实三元组和已训练事实三元组共同取出并合并，输入CE‑RCF模型进行训练或重新训练；将合并后的全部事实三元组标记为已训练事实三元组并存储,得到完善后的事实三元组。