融合Bi-LSTM与多头注意力的分层强化学习推理方法

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摘 要：知识推理作为知识图谱补全中一项重要任务，受到了学术界的广泛关注。针对知识推理可解释性差、不能利用隐藏语义信息和奖励稀疏的问题提出了一种融合Bi-LSTM与多头注意力机制的分层强化学习方法。将知识图谱通过谱聚类分簇，使智能体分别在簇与实体间进行推理，利用Bi-LSTM与多头注意力机制融合模块对智能体的历史信息进行处理，可以更有效地发现和利用知识图谱隐藏的语义信息。（剩余21276字）

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