一種基于雙向LSTM深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的知識(shí)圖譜生成方法
基本信息
| 申請(qǐng)?zhí)?/td> | CN202010193182.4 | 申請(qǐng)日 | - |
| 公開(kāi)（公告）號(hào) | CN111428046A | 公開(kāi)（公告）日 | 2021-06-01 |
| 申請(qǐng)公布號(hào) | CN111428046A | 申請(qǐng)公布日 | 2021-06-01 |
| 分類(lèi)號(hào) | G06F16/36;G06F16/35;G06N3/04;G06N3/08 | 分類(lèi) | 計(jì)算；推算；計(jì)數(shù); |
| 發(fā)明人 | 江正元;邵震洲;高春林 | 申請(qǐng)（專(zhuān)利權(quán)）人 | 浙江浙大網(wǎng)新軟件產(chǎn)業(yè)集團(tuán)有限公司 |
| 代理機(jī)構(gòu) | 杭州君度專(zhuān)利代理事務(wù)所（特殊普通合伙） | 代理人 | 楊天嬌 |
| 地址 | 310000 浙江省杭州市濱江區(qū)長(zhǎng)河街道江漢路1785號(hào)網(wǎng)新雙城大廈4幢2101-6室 | ||
| 法律狀態(tài) | - | ||
摘要
| 摘要 | 本發(fā)明公開(kāi)了一種基于雙向LSTM深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的知識(shí)圖譜生成方法，包括將源實(shí)體和目標(biāo)實(shí)體分別輸入至知識(shí)庫(kù)中，得到屬性矩陣；將兩者對(duì)應(yīng)的屬性矩陣分別輸入至多層感知機(jī)中，將多層感知機(jī)輸出的特征與對(duì)應(yīng)實(shí)體的詞向量組成屬性聯(lián)合表達(dá)；將兩者的屬性聯(lián)合表達(dá)進(jìn)行合并，以合并后的特征矩陣作為雙向LSTM深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸入，輸出的隱藏層向量；將隱藏層向量作為分類(lèi)器的輸入，輸出在關(guān)系詞典內(nèi)對(duì)應(yīng)關(guān)系的預(yù)測(cè)概率分布，取預(yù)測(cè)概率最大的關(guān)系作為源實(shí)體與目標(biāo)實(shí)體的實(shí)體關(guān)系，完成知識(shí)圖譜的生成。本發(fā)明弱化了源實(shí)體與目標(biāo)實(shí)體的上下關(guān)系，一定程度上解決了候選實(shí)體的表達(dá)偏置，提高了關(guān)系預(yù)測(cè)的準(zhǔn)確度。 |
