基于生成式对抗模仿学习的强化学习知识图谱推理方法
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基于生成式对抗模仿学习的强化学习知识图谱推理方法
来源:北方有色网
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简介: 本发明结合生成式对抗模仿学习的方法提出一种基于RLKGR‑GAIL的知识图谱推理算法用于改进现有的基于强化学习的知识图谱路径推理模型。内容主要包括:提出了RLKGR‑GAIL算法,并给出了相应的总体框架图,然后在根据已有的维修文本构建的飞机维修领域知识图谱数据集,并和已有的知识图谱推理算法设置了对照实验,实验结果表明RLKGR‑GAIL模型关系链路预测任务上相较于其他模型都具有一定优势,证明了本文的RLKGR‑GAIL模型的优越性。
本发明结合生成式对抗模仿学习的方法提出一种基于RLKGR‑GAIL的知识图谱推理算法用于改进现有的基于强化学习的知识图谱路径推理模型。内容主要包括:提出了RLKGR‑GAIL算法,并给出了相应的总体框架图,然后在根据已有的维修文本构建的飞机维修领域知识图谱数据集,并和已有的知识图谱推理算法设置了对照实验,实验结果表明RLKGR‑GAIL模型关系链路预测任务上相较于其他模型都具有一定优势,证明了本文的RLKGR‑GAIL模型的优越性。
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标签:化学分析
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