专利汇可以提供一种基于深度强化学习的知识图谱自动生成方法专利检索,专利查询,专利分析的服务。并且本 发明 公开了一种基于深度 强化学习 的知识图谱自动生成方法,通过将深度强化学习模型中 隐藏层 的权重和偏置作为三元组中的关系,将和关系连接的两个神经元作为三元组的主语和宾语,从而得到大量的三元组,然后构建特征表示矩阵和邻接矩阵,获得图神经网络中作为输入内容的知识图谱。上述方法不需要人工对环境特征的三元组进行标注,而且提取的环境特征和深度强化学习中设定的任务目标高度相关,具有较好的针对性。,下面是一种基于深度强化学习的知识图谱自动生成方法专利的具体信息内容。
1.一种基于深度强化学习的知识图谱自动生成方法,其特征在于,包括:
S1、构建深度强化学习模型,所述深度强化学习模型包括动作输出神经网络和目标导向神经网络,所述动作输出神经网络包括输入层,隐藏层和动作输出层,所述隐藏层包括至少二个中间层;
S2、从隐藏层中提取三元组(主语,关系,宾语);
S3、构建图神经网络,将提取到的三元组作为图神经网络的输入内容。
2.根据权利要求1所述的一种基于深度强化学习的知识图谱自动生成方法,其特征在于,所述每个中间层都包括若干个神经元,不同层之间的神经元之间通过权重和偏置连接,对所述权重和偏置进行结合计算得到一个能表示权重和偏置的值Z,将Z作为一个三元组中的关系,每一个Z都连接有两个神经元,将与Z连接的两个神经元和Z共同作为一组单位三元组。
3.根据权利要求2所述的一种基于深度强化学习的知识图谱自动生成方法,其特征在于,所述步骤S2包括提取隐藏层中每一条权重和偏置连接关系所代表的Z,获得隐藏层中所有三元组的表示U,将U作为步骤S3中图神经网络的输入。
4.根据权利要求2所述的一种基于深度强化学习的知识图谱自动生成方法,其特征在于,所述单位三元组的主语为靠近输入层的神经元,宾语为靠近动作输出层的神经元;
或所述单位三元组的主语为靠近动作输出层的神经元,宾语为靠近输入层的神经元。
5.根据权利要求1所述的一种基于深度强化学习的知识图谱自动生成方法,其特征在于,所述目标导向神经网络包括隐藏层神经元预测神经网络,动作预测神经网络;
所述隐藏层神经元预测神经网络的输入为当前时刻动作输出神经网络的输入以及当前时刻动作输出神经网络的动作输出,输出为对下一时刻动作输出神经网络的隐藏层每一个神经元数值的预测;
所述动作预测神经网络的输入为当前时刻和下一时刻动作输出神经网络隐藏层神经元的矩阵表示,输出为对当前时刻和下一时刻之间执行的动作的预测。
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