换一批基于深度强化学习的中医古籍图谱推理研究
Study on the Inference of Knowledge Graph of TCM Ancient Books Based on Deep Reinforcement Learning
摘要目的 针对中医古籍知识图谱实体关系信息缺失问题,提出基于深度强化学习的知识推理方法,提升知识图谱的完备性.方法 以知识图谱领域基准数据集及中医古籍数据集为研究对象,采用基于深度强化学习推理方法,结合知识单步补全和多跳路径搜索,利用Python语言联合Neo4j图数据库实现路径间的推理.结果 在知识推理任务数据集中,相较于基线模型,该推理方法在MAP指标上最高提升约53.79%,应用到中医古籍图谱时,其评价指标最高达0.776.结论 基于深度强化学习的知识推理方法对于提升中医古籍知识图谱的完备性具有显著优势,该方法可有效地填补中医古籍图谱中的信息缺失.
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DOI
10.19879/j.cnki.1005-5304.202310597
发布时间
2024-06-11（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）
基金项目
甘肃省基层医疗卫生机构中医诊疗区(中医馆)健康信息平台(2305181101)（2305181101）
中国高校产学研创新基金（2021LDA09002）
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