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美团取得知识图谱表示学习模型训练方法专利,提高头实体、尾实体及其关系向量的准确度

2024-04-02 17:47:02
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摘要:金融界2024年4月1日消息,据国家知识产权局公告,北京三快在线科技有限公司取得一项名为“知识图谱表示学习模型训练方法、装置及电子设备“,授权公告号CN111680109B,申请日期为2020年4月。专利摘要显示,本申请提供了一种知识图谱表示学习模型训练方法、装置及电子设备,该方法包括:获取知识图谱中的三元组训练数据;根据三元组训练数据构建四元组训练数据,四元组训练数据包括三元组训练数据以及三元组训练数据对应的权重;将四元组训练数据输入到预设模型中,对预设模型进行训练;在预设模型的损失函数的损失函数值小于损失函数阈值时,将训练后的预设模型确定为知识图谱表示学习模型。可见,在训练知识图谱表示学习模型时,考虑了不同三元组训练数据的重要程度,因此,通过训练好的知识图谱表示学习模型所提取的头实体对应的向量,尾实体对应的向量,以及头实体和尾实体之间的关系对应的向量的准确度较高。

金融界2024年4月1日消息,据国家知识产权局公告,北京三快在线科技有限公司取得一项名为“知识图谱表示学习模型训练方法、装置及电子设备“,授权公告号CN111680109B,申请日期为2020年4月。

专利摘要显示,本申请提供了一种知识图谱表示学习模型训练方法、装置及电子设备,该方法包括:获取知识图谱中的三元组训练数据;根据三元组训练数据构建四元组训练数据,四元组训练数据包括三元组训练数据以及三元组训练数据对应的权重;将四元组训练数据输入到预设模型中,对预设模型进行训练;在预设模型的损失函数的损失函数值小于损失函数阈值时,将训练后的预设模型确定为知识图谱表示学习模型。可见,在训练知识图谱表示学习模型时,考虑了不同三元组训练数据的重要程度,因此,通过训练好的知识图谱表示学习模型所提取的头实体对应的向量,尾实体对应的向量,以及头实体和尾实体之间的关系对应的向量的准确度较高。

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