本發明公開了一種基于知識圖譜的常識缺失信息多跳推理方法,根據常識缺失信息構建輸入頭實體及查詢關系并進行預處理,并構建長短期記憶網絡對路徑歷史信息進行編碼,得到隱藏狀態變量;構建高層次策略網絡,并根據隱藏狀態變量、預處理后的輸入頭實體及查詢關系作為高層次策略網絡,得到高層次決策結果;構建低層次策略網絡結合高層次決策結果進行預測,得到預測的目標實體,進行評分,并根據預設步數最大值進行強化學習迭代,根據評分得到最終預測結果;本發明采用分層強化的學習框架,將預測任務分解為一個用于關系檢測的高層次決策過程和一個用于實體推理的低層次決策過程,有效地控制動作空間,得到更加準確的預測目標實體。
聲明:
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