技术特征：
技术总结
本发明公开了一种基于张量的知识图谱表示学习方法及系统，本发明针对现有的知识图谱表示学习方法只考虑三元组本身信息、实体文本描述信息、实体图片信息、实体层次结构信息，而忽略了图谱的局部网络结构信息导致知识表示学习效果不佳的问题，本发明在知识图谱的表示学习中，考虑了每个实体的局部网络结构信息。首先，根据知识图谱的数据集，生成每个实体的掩码矩阵；其次，训练张量R，表示整个数据集的语义信息，每个实体可以通过掩码矩阵和R作用，得到每个实体的语义张量表达；然后，训练向量r，表示将每个实体语义张量映射至特定语义空间中的映射向量；最后在特定的语义空间进行训练，提高知识图谱表示学习的准确性。
技术研发人员：董理君;赵东阳;康晓军;李新川;李圣文;梁庆中;郑坤;姚宏;刘超
受保护的技术使用者：中国地质大学（武汉）
技术研发日：2019.02.28
技术公布日：2019.06.28