时序学问图谱是人工智能取大数据手艺连系的主要产品，正在处置复杂的时序数据和关系的预测中，具有不成或缺的感化。通过学问图谱，银行可以或许更好地舆解客户行为、市场变化及买卖模式。例如，正在信贷审批过程中，系统可以或许快速预测客户的信用风险，从而做出更科学的决策。中国农业银行通过此次专利申请，显示了其正在金融营业中对数据智能化的高度关心和逃求。

　　正在金融科技高速成长的布景下，中国农业银行股份无限公司近日向国度学问产权局申请了一项名为“一种时序学问图谱的实体关系预测方式及安拆”的专利。按照最新动静，该专利公开号为CN119647567A，申请日期为2024年11月。这一立异性的专利意正在提拔时序学问图谱中实体关系的预测效率，标记着中国农业银行正在金融科技范畴的进一步摸索和成长。

　　总体来看，中国农业银行申请的时序学问图谱实体关系预测方式及安拆专利，不只有帮于提拔其本身正在金融科技范畴的合作力，也为整个行业树立了标杆。跟着学问图谱手艺的不竭成长和使用场景的不竭拓展，将来金融市场将会送来更多的变化取机缘。因而，也彰显了中国农业银行正在推进科技金融立异中的前瞻性取决心。此项手艺无疑将为将来金融产物的智能化成长供给强无力的支持。前往搜狐，查看更多！

　　TFKE神经收集模子做为该专利的焦点手艺，具备强大的实体和关系预测能力。尾实体、头尾实体关系和时间的向量暗示，使得实体预测取关系预测的过程可以或许正在向量空间内进行。这一模子的设想旨正在降低消息缺失带来的不确定性，从而实现切确预测。跟着金融行业数据的日益增加，保守的手工处置方式已无法满脚及时性的需求，TFKE神经收集的引入不只提高了处置速度。

　　跟着手艺的成长和金融市场的不竭变化，实体关系预测正在金融行业中显得尤为主要。特别是正在保守银行营业面对互联网金融、若何提拔数据处置和预测的效率，不只关乎企业本身的取成长，更影响到整个金融市场的不变。中国农业银行此次专利申请恰逢当时，代表了国内银行正在数据智能化范畴迈出的一步。

　　这一专利的摘要细致阐述了一种新型的时序学问图谱实体关系预测方式。这项手艺通过以下几个步调来实现其方针：起首获取待预测的四元组，然后操纵事后锻炼的TFKE（时序关系的学问图谱嵌入）神经收集模子，对缺失的实体和关系进行预测。这些缺失的内容可能包罗头实体、以及两者之间的关系。颠末模子处置后，系统可以或许为每个预测四元组计较得分，并将得分跨越设定阈值的四元组弥补进学问图谱。如斯一来，不只是对缺失关系的补全，也大幅度提拔了实体关系预测的效率。