摘要
知识超图作为知识图谱的拓展,对多元关系事实具有良好表达能力.利用知识超图对现实世界中已知事实进行建模,并通过链接预测发现未知事实成为当前研究热点.在现有知识超图(知识图谱)链接预测方法中,构建样本真实标签与预测标签间的损失函数是关键步骤,其中负样本对链接预测模型的训练具有极大的影响.将知识图谱链接预测的负采样方法(如均匀随机负采样)用于知识超图链接预测会面临负样本质量低下、复杂度过高等问题.对此,设计了面向知识超图链接预测的生成对抗负采样方法HyperGAN,通过对抗训练生成高质量负样本以解决"零损失"问题,从而提升链接预测模型的准确度.HyperGAN方法无需预训练,因此在辅助链接预测模型进行训练时相比现有负采样方法具有更高的效率.在多个真实数据集上的对比实验表明:HyperGAN在性能与效率方面均优于基线方法.此外,具体案例分析及定量分析亦验证了 HyperGAN方法在提升负样本质量方面的有效性.
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