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基于结构感知的少样本知识补全
1
作者
杨荣泰
邵玉斌
杜庆治
《浙江大学学报(工学版)》
北大核心
2025年第7期1394-1402,共9页
现有的知识补全模型在知识表示过程中不能较好地感知邻域拓扑结构,为此提出新的少样本知识补全模型.在知识表示过程中采用基于注意力机制的结构感知编码器进行三元组编码;该编码器以拓扑结构对邻域内的节点进行集群划分,通过融合邻域内...
现有的知识补全模型在知识表示过程中不能较好地感知邻域拓扑结构,为此提出新的少样本知识补全模型.在知识表示过程中采用基于注意力机制的结构感知编码器进行三元组编码;该编码器以拓扑结构对邻域内的节点进行集群划分,通过融合邻域内各个集群的结构信息来增强模型的结构感知能力.为了提升模型预测的稳定性,采用自适应预测网络计算待预测三元组的得分.在NELL-One和Wiki-One数据集中开展模型性能对比实验.结果表明,对比基线模型,所提模型的平均倒数排名和命中排名在前10位、前5位、前1位的正确结果的平均占比分别提升了0.018、0.021、0.024、0.016以及0.019、0.055、0.039、0.038.所提模型能够有效利用邻域的拓扑信息,提升知识补全的准确性.
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关键词
少样本知识补全
知识表示
结构感知
拓扑结构
注意力机制
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职称材料
题名
基于结构感知的少样本知识补全
1
作者
杨荣泰
邵玉斌
杜庆治
机构
昆明理工大学信息工程与自动化学院
出处
《浙江大学学报(工学版)》
北大核心
2025年第7期1394-1402,共9页
基金
云南省媒体融合重点实验室项目(220235205)。
文摘
现有的知识补全模型在知识表示过程中不能较好地感知邻域拓扑结构,为此提出新的少样本知识补全模型.在知识表示过程中采用基于注意力机制的结构感知编码器进行三元组编码;该编码器以拓扑结构对邻域内的节点进行集群划分,通过融合邻域内各个集群的结构信息来增强模型的结构感知能力.为了提升模型预测的稳定性,采用自适应预测网络计算待预测三元组的得分.在NELL-One和Wiki-One数据集中开展模型性能对比实验.结果表明,对比基线模型,所提模型的平均倒数排名和命中排名在前10位、前5位、前1位的正确结果的平均占比分别提升了0.018、0.021、0.024、0.016以及0.019、0.055、0.039、0.038.所提模型能够有效利用邻域的拓扑信息,提升知识补全的准确性.
关键词
少样本知识补全
知识表示
结构感知
拓扑结构
注意力机制
Keywords
few-shot knowledge completion
knowledge representation
structure-aware
topological structure
attention mechanism
分类号
TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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作者
出处
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被引量
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1
基于结构感知的少样本知识补全
杨荣泰
邵玉斌
杜庆治
《浙江大学学报(工学版)》
北大核心
2025
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