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电力客服知识图谱的改进研究与模型构建
电力客服知识图谱的改进研究与模型构建
作者:
徐志远
李力刚
潘明明
王忠锋
王楚
田世明
基本信息来源于合作网站,原文需代理用户跳转至来源网站获取
知识图谱
模糊理论
TransF
深度学习
翻译模型
摘要:
随着知识图谱在电力服务领域的应用愈加广泛和必要,越来越多的研究者对其进行了深入的研究.其中,基于深度学习的TransE的方法逐渐受到大家的青睐,所以针对其的改进方法也越来越多,例如TransH、TransR/CtransR和TransD等,这些方法均针对"TransE无法解决一对多"等问题,提出了"将TransE模型投影到其他空间"的各种方法.借鉴这些方法的优势,提出了一种基于模糊理论和现有基于深度学习的翻译模型相结合的方法——TransF.在TransF中,为每个元素分别构建两个模糊向量,分别用于构建实体和构建模糊映射,将头尾实体分别映射到与关系构成的模糊空间中.实验结果表明,该方法在训练数据集不大的情况下具有明显优势,并且更符合人类逻辑和实用性的需要.
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篇名
电力客服知识图谱的改进研究与模型构建
来源期刊
供用电
学科
工学
关键词
知识图谱
模糊理论
TransF
深度学习
翻译模型
年,卷(期)
2020,(6)
所属期刊栏目
特别策划
研究方向
页码范围
1-8
页数
8页
分类号
TM92
字数
6006字
语种
中文
DOI
10.19421/j.cnki.1006-6357.2020.06.001
五维指标
传播情况
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翻译模型
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
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期刊影响力
供用电
主办单位:
英大传媒(上海)有限公司
国网上海市电力公司
出版周期:
月刊
ISSN:
1006-6357
CN:
31-1467/TM
开本:
16开
出版地:
北京市东城区北京站西街19号
邮发代号:
创刊时间:
1984
语种:
chi
出版文献量(篇)
3233
总下载数(次)
12
总被引数(次)
16982
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