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(12)发明专利申请(10)申请公布号CN119721216A(54)发明名称S1.选用公开数据集WN18S1.选用公开数据集WN18RR和FB15K-237中导出的数据构建数据集。S2.构建归纳知识图嵌入的标准化流模型Flow-IKGE,使用嵌入学习算法和实体初始化模块构建实体初始化器，通过实体初始化器将与各个实体相连的关系信息来初始化每个实体的嵌入，再通过图神经网络的消息传递机制对初始化后的实体进行处理，图神经网络每层输出对应的特征向量。S3.通过基于隐藏表示级联的跳跃知识结构增强模型对不同层次信息的利用，提高Flow-IKGE模型的泛化能力和性能。S4.构造一系列的流变换操作，通过改变数据的分布来优化Flow-IKGE模型中图神经网络的学习效果，得到增强后的特征向量，通过对不同实体增强后的特征向量和实体间关系进行计算，得到实体间关系得分。234h~=WjK·hiJK+bjK,5f对特征向量h~的第d+1维至第d′维h;d+1:d进行缩放和平移变换，得到输出67CN119721216A89f附图说明归纳知识图嵌入的标准化流模型Flow-IKGE结合了实体初始化嵌入和结合标准化CN119721216Ah~=WJK·hiJK+bjK,f模型ABw/oattentionCDE实施例3S1.S1.选用公开数据集WN18RR和FB15K-237中导S2.构建归纳知识图嵌入的标准化流模型Flow-IKGE,使用嵌入学习算法和实体初始化模块构建实体初始化器，通过

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