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本发明涉及一种融合实体邻居的知识补全方法及系统，该方法构建基于Triplet注意力的循环卷积神经网络模型CCTA，其按如下方法进行知识补全：首先，从文本描述和拓扑邻居中收集得到实体邻居并对其进行编码，结合实体名称信息进一步增强语义，生成实体的融合表示；然后，将得到的融合表示和关系表示进行特征重排和特征重塑；而后，使用Triplet注意力捕获跨维度交互来计算注意力，再通过循环卷积操作提取实体和关系的交互特征，得到特征图；最后，将特征映射拉平，再通过一个全连接层映射到实体嵌入维度，与尾实体矩阵进行点积归一化后得到三元组的评分。该方法及系统有利于提升知识补全的性能。
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Type： 发明申请
Patent No.： CN202111158954.1
Filing Date： 2021-09-30
Publication Date： 2023-08-01 00:00:00
Pub. No.： CN113836319B
公开国别： 中国
Applicants： 福州大学
Legal Status： 授权
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