Тензорное представление неоднородных семантических сетей для решения задачи слияния баз знаний

Задача автоматизации слияния графовых структур является актуальной в настоящее время. Это касается и онтологий, и баз знаний, построенных на основе неоднородных семантических сетей. Для решения этой задачи используются методы машинного обучения, которые требуют преобразования графовых структур в векторное или тензорное представление. В данной статье описана структура тензорного представления баз знаний на основе неоднородных семантических сетей, с учетом их особенностей. Обсуждаются преимущества в снижении вычислительной нагрузки и повышении модульности.