为了有效聚合小样本关系的邻域语义信息，我们需要继续改进现有的方法，并探索新的技术手段。首先，可以结合领域知识和语义信息，提出更有效的特征选取和相似度度量方法。其次，可以进一步研究深度学习模型在小样本问题上的应用，如图神经网络的改进和优化。此外，还可以借鉴集成学习的思想，通过多个聚合方法的组合来提高效果。
测试时保持 dropouts 打开以实现不确定性估计的采样,并且使用 KD-Tree 搜索算法在邻域空间聚合中并行搜索最近邻。 C.评价标准 NSA-MC dropout 是 MC dropout 的一种变体。因此,作者引入以下指标来全面比较所提方法与 MC dropout 的性能。 1.语义分割评价指标 oAcc, mAcc, 和 mIoU 2.不确定性估计评价指标 1)Pr...
摘要 本发明提供一种提高图神经网络表达能力的图邻域聚合方法,属于计算机数据分析领域。本发明将图结构区分能力表示为偏序关系,使用聚合系数矩阵重新构造邻域聚合的形式,然后系统地分析了如何构造更强大甚至单射聚合所需的系数矩阵。本发明也可以看作是一种保持隐特征秩的策略,并表明现有的图神经网络聚集方式对应于低秩变...
本发明公开了一种基于实体邻域特征深度聚合的个性化推荐方法,对当前知识图谱中的高阶结构信息进行特征深度聚合,该个性化推荐方法,包括如下步骤:步骤S1:基于用户对物品的行为数据信息并进行预处理,获取用户对物品的隐式反馈,得到物品预测评分;步骤S2:基于物品及其属性数据,构建实体关系三元组,得到物品知识图谱;步骤S3:基于...
(嵌入空间);然后基于产业图谱的原始拓扑结构产生实体的拓扑邻域,基于产业图谱的隐空间产生实体的隐空间邻域;接着产生中心实体在聚合拓扑邻域中的邻接实体信息后的拓扑邻域信息表示,产生中心实体在聚合隐空间邻域中的邻接实体信息后的隐空间邻域表示,产生包含拓扑邻域信息和隐空间邻域信息的实体嵌入表示;进一步在得到最后的...
2.根据权利要求1所述的基于路径邻域聚合和难负样本挖掘的关系推理方法,其特征在于,步骤二中,通过以下方式得到每个实体i的关系集合:设定关系集合尺寸的阈值为T;对于一个与n类关系直接相连的实体:如果n大于T,基于关系在知识图谱中出现的频率进行采样,优先选择出现频率高的关系,直至采样出的关系个数达到T;如果n小于或等...
本发明提出一种基于邻域聚合蒙特卡罗失活的点云语义不确定度感知方法,其中包括,获取待处理场景的原始点云;将原始点云作为输入,以PointNet(++)为基础模型构建NSAMCdropout框架,其中,在编码阶段,NSAMCdropout框架生成不同粒度的特征向量,在解码阶段,特征向量被拼接到对应空间点,运用带有空间采样的多层感知机进行推理后生成...
2.如权利要求1所述的基于主邻域聚合网络的药物副作用关系抽取方法,其特征在于, 所述语义特征表示的提取方法为: 提取药品说明文本中每个字符的嵌入表示; 基于每个字符的嵌入表示,采用双向门控循环神经网络,得到每个字符的语义特征表 示。 3.如权利要求1所述的基于主邻域聚合网络的药物副作用关系抽取方法,其特征在于,...
首先,该模型通过学习每个实体的解纠缠表示,对实体的潜在影响因子进行多组件表示.其次,利用注意力机制,为两个相连的实体选择最具影响力的潜在影响因子作为连接要素.接着,通过关系感知注意力机制自适应地聚合实体因子级的邻域消息,有效地减少了在信息聚合过程中不相关信息的相互干扰,进而显著增强了模型的语义表达能力.此...