技术特征：
技术总结
本发明公开一种基于动态路径的知识图谱表示学习方法，以翻译模型为基础，考虑了结构三元组(实体，关系，实体)和(实体，路径，实体)的语义信息，当(h，t)存在时，在路径的表示过程中，给其添加一个动态因子α向量。即在训练过程中，每一个多步关系组合而成的路径向量向着与直接关系极为相近的目标优化，那么只要其在一定范围内都将被视为表示了其语义信息而不必必须与给定的向量严格相等。本发明解决现有技术对复杂关系类型事实间的多个直接关系和多个路径无法有效区分的问题，具有良好的实用性。
技术研发人员：古天龙;罗义琴;常亮;饶官军;梁聪
受保护的技术使用者：桂林电子科技大学
技术研发日：2018.07.19
技术公布日：2019.01.04