基于相鄰和語義親和力的開放知識圖譜表示學(xué)習(xí)
關(guān)鍵詞：知識圖譜 表示學(xué)習(xí) 開放世界假設(shè) 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(shí)際應(yīng)用提供基礎(chǔ)支持.表示學(xué)習(xí)將KG轉(zhuǎn)換到低維向量空間來為KG應(yīng)用提供便利.然而,KG的表示學(xué)習(xí)目前存在2個(gè)問題:1)假設(shè)KG滿足閉合世界假設(shè),要求所有實(shí)體在訓(xùn)練中可見.實(shí)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(gè)新實(shí)體.2)采用矩陣映射、卷積等復(fù)雜的語義交互方式提高模型的準(zhǔn)確性,這樣做也限制了模型的可擴(kuò)展性.為此,針對允許新實(shí)體存在的開放KG,提出一種表示學(xué)習(xí)方法TransNS.它選取相關(guān)的鄰居作為實(shí)體的屬性來推斷新實(shí)體,并在學(xué)習(xí)階段利用實(shí)體之間的語義親和力選擇負(fù)例三元組來增強(qiáng)語義交互能力.5個(gè)傳統(tǒng)數(shù)據(jù)集和8個(gè)新數(shù)據(jù)集對比了TransNS與最經(jīng)典的表示學(xué)習(xí)方法,結(jié)果表明:TransNS在開放KG上表現(xiàn)良好,甚至在基準(zhǔn)閉合KG上優(yōu)于現(xiàn)有模型.
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