Descriere:

Invenţia se referă la o metodă de învăţare a reprezentărilor vectoriale ale unor entităţi dintr-un graf de cunoştinţe care îmbină descrierea textuală asociată entităţii cu reprezentări vectoriale derivate din graful de cunoştinţe. Metoda conform invenţiei cuprinde două faze, o fază de antrenare şi o fază de analiză a informaţiilor folosind un nou spaţiu de reprezentare, reprezentarea vectorială a unei entităţi fiind construită pe baza relaţiilor existente în graful de cunoştinţe, precum şi pe o posibilă descriere textuală a entităţii, procesată folosind modele de limbă pre-antrenate, cum ar fi BERT, sau alte modele semantice de reprezentare vectorială a textelor. În faza de antrenare, modelul calculează, folosind o reţea neurală, reprezentarea unui nod prin combinarea descrierii textualevectorizate cu reprezentarea nodului modificată la antrenare, urmată de proiecţia entităţilor dintr-un triplet de forma <nod sursă, relaţie, nod destinaţie> în spaţiul de reprezentare al relaţiei dintre noduri, calculul distanţei dintre nodul sursă şi relaţie, raportat la nodul de destinaţie, respectiv actualizarea ponderilor pe baza distanţelor calculate prin tehnica de "backpropagation". În faza de analiză sunt identificate entităţi similare şi noi relaţii, respectiv sunt vizualizate reprezentările vectoriale ale entităţilor.