【摘 要】
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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
【机 构】
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中国科学院沈阳自动化研究所,中国科学院机器人与智能制造创新研究院,中国电力科学研究院有限公司
【基金项目】
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国家电网有限公司总部科技项目“电力营业厅智能机器人应用系统关键技术”(5210EG20000G)
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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
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