融合人工智能图像特征的知识图谱表示学习研究

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摘要：原有知识表示模型没有充分考虑知识图谱以外的丰富信息，在缺少对应信息时难以完成推理和补充，处理知识推理任务时会产生较大性能缺陷，本文研究了融合人工智能图像特征的知识图谱表示学习方法.采用最大似然值任务概率，在相似性计算函数中定义知识图谱实体.结合目标检测算法构建残差网络层次结构，在多输出维度中提（剩余5022字）

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