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基于相鄰和語義親和力的開放知識圖譜表示學習
關鍵詞：知識圖譜 表示學習 開放世界假設 鄰居 語義親和力
摘要：知識圖譜(knowledge graph,KG)打破了不同場景下的數(shù)據(jù)隔離,為實際應用提供基礎支持.表示學習將KG轉換到低維向量空間來為KG應用提供便利.然而,KG的表示學習目前存在2個問題:1)假設KG滿足閉合世界假設,要求所有實體在訓練中可見.實際上,大多數(shù)KG都在快速增長,例如DBPedia平均每天產(chǎn)生200個新實體.2)采用矩陣映射、卷積等復雜的語義交互方式提高模型的準確性,這樣做也限制了模型的可擴展性.為此,針對允許新實體存在的開放KG,提出一種表示學習方法TransNS.它選取相關的鄰居作為實體的屬性來推斷新實體,并在學習階段利用實體之間的語義親和力選擇負例三元組來增強語義交互能力.5個傳統(tǒng)數(shù)據(jù)集和8個新數(shù)據(jù)集對比了TransNS與最經(jīng)典的表示學習方法,結果表明:TransNS在開放KG上表現(xiàn)良好,甚至在基準閉合KG上優(yōu)于現(xiàn)有模型.
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