公开(公告)号：CN116484020A

公开(公告)日：2023-07-25

申请号：CN202310450112.6

申请日：2023-04-24

Applicant: 清华大学

Inventor： 黄永峰 ,  汪洪钧 ,  杨珮茹 ,  何亮

IPC: G06F16/36 ,  G06F40/30 ,  G06F40/295 ,  G06F40/211 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08

Abstract: 本申请涉及知识图谱技术领域，特别涉及一种融合拓扑和语义信息的知识图谱表征方法及装置，其中，方法包括：获取实体描述文本的第一向量表示和实体召回文本的第二向量表示，联合第一向量表示与第二向量表示进行对比学习，并联合实体描述文本的第一向量表示与知识图谱的嵌入式表示进行距离向量模型的学习，得到知识图谱表征结果。本申请实施例可以通过建模知识的语义信息，设计基于真实文本的语义表征对比学习任务和基于知识图谱关联的拓扑表征对比学习任务，以获得知识图谱表征结果，从而实现语义信息与拓扑信息的融合，保障了知识图谱的表征效果，提高了图谱表征针对不同知识图谱及场景的适应性，更加可靠实用。