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一种改进的自适应知识图谱嵌入式表示方法

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知识图谱的嵌入式表示方法以基于翻译的TransE最为经典,但在处理复杂关系时存在局限;使用欧氏距离作为得分函数中的度量,每个特征维度以相同的权重参与计算,准确性会受到无关维度的影响,灵活性不高.因此,针对这两个缺陷,提出一种自适应的知识图谱嵌入式表示方法TransAD.利用自适应度量方法更换度量函数,在得分函数中引入对角权重矩阵,为每一个特征维分别赋予权重,增加模型的表示能力.同时受TransD方法的启发,将实体与关系通过动态映射矩阵建立空间投影模型,来增强模型对复杂关系的处理能力,最后将两种优化集成在一个模型中.实验结果表明,新方法TransAD优于Trans(E,H,R,D),在链路预测和三元组分类任务的各项指标上均有提升,有一定的先进性.
Improved adaptive embedding method for knowledge graph representation

孟小艳、蒋同海、周喜、韩云飞、马博

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中国科学院新疆理化技术研究所,乌鲁木齐830011

中国科学院大学,北京100049

中国科学院新疆理化技术研究所新疆民族语音语言信息处理实验室,乌鲁木齐830011

新疆农业大学计算机与信息工程学院,乌鲁木齐830052

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知识图谱 知识表示学习 嵌入式表示 自适应

中国科学院STS计划项目中国科学院青年创新促进会项目中国科学院西部之光—西部青年学者A类资助项目自治区天山青年计划项目

KFJ-STS-QYZD-102Y92908022018-XBQNXZ-A-0032018Q032

2021

10.19734/j.issn.1001-3695.2019.11.0605

计算机应用研究
四川省电子计算机应用研究中心

计算机应用研究

CSTPCDCSCD北大核心
影响因子：0.93
ISSN：1001-3695
年,卷(期)：2021.38(1)
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