公开(公告)号：CN112883200A

公开(公告)日：2021-06-01

申请号：CN202110275802.3

申请日：2021-03-15

Applicant: 重庆大学

Inventor： 钟将 ,  朱伟 ,  王臣 ,  戴启祝 ,  余尧

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

Abstract: 本发明提供一种面向知识图谱补全的链接预测方法，包括：利用给定的头实体和给定的关系依次将与头实体无关的其它实体视为尾实体，利用给定的尾实体和给定的关系依次将与尾实体无关的其它实体视为头实体，通过链接预测模型计算三元组的评分，并将评分最高的尾实体作为所预测的尾实体、将评分最高的头实体作为所预测的头实体；链接预测模型在卷积神经网络上引入了基于注意力机制的全局上下文编码模块，通过聚合局部特征来学习全局上下文信息，增强了用于进行知识图谱补全的特征表示。本发明可以解决卷积神经网络模型在进行知识图谱嵌入学习时，因为没有利用上下文信息，导致很多复杂关系的三元组出现错误链接预测的技术问题。

公开(公告)号：CN114580555A

公开(公告)日：2022-06-03

申请号：CN202210237997.7

申请日：2022-03-11

Applicant: 重庆大学

Inventor： 雷钦 ,  钟将 ,  王臣 ,  戴启祝

IPC: G06K9/62 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明提供了一种基于局部结构一致性的对抗知识蒸馏语义分割方法，包括：获取待分割任务；将待分割任务输入学生网络，获得语义分割结果；学生网络的训练过程如下：获取任务数据集；根据其和老师网络获取第一数据集概率图；根据其和备选学生网络获取第二数据集概率图；根据第一数据集概率图和第二数据集概率图获取局部结构一致性；根据第二数据集概率图获取交叉熵；将第一数据集概率图和第二数据集概率图输入对抗训练判别器，获得第一判别概率图和第二判别概率图；根据交叉熵、局部结构一致性、第一判别概率图和第二判别概率图获取网络权重；进而获取学生网络。通过将局部结构一致性作为补丁级别的知识和对抗训练判别器，提高了语义分割的精度。