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融合有序关系路径和实体描述信息的知识表示学习方法.pdf

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本公开提供一种融合有序关系路径和实体描述信息的知识表示学习方法,将实体和关系投影到不同的空间中,为了用这些潜在的表征来推断缺失关系,使用了一种两层池化策略来融合不同路径的信息;在实体描述信息的表示中,首先使用Transformer结合关系注意力机制将预处理后的实体描述信息进行嵌入,得到实体描述的向量表示,然后将其与实体的向量表示在相同的向量空间中进行学习;最终,将这两部分任务的结果在TransR模型的基础之上进一步综合共同训练学习,获取模型融合后实体和关系的向量表示。