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基于生成式对抗网络和正类无标签学习的知识图谱补全算法
被引量：
3
1
作者
胡斌皓
张建朋
陈鸿昶
《计算机科学》
CSCD
北大核心
2024年第1期310-315,共6页
随着知识图谱的应用越来越广泛,绝大多数真实世界的知识图谱通常具有不完备性,限制了知识图谱的实际应用效果。因此,知识图谱补全成为了知识图谱领域的热点。然而,现有方法大多集中在评分函数的设计上,少部分研究关注了负样本抽样策略...
随着知识图谱的应用越来越广泛,绝大多数真实世界的知识图谱通常具有不完备性,限制了知识图谱的实际应用效果。因此,知识图谱补全成为了知识图谱领域的热点。然而,现有方法大多集中在评分函数的设计上,少部分研究关注了负样本抽样策略。在改善负样本抽样的知识图谱补全算法的研究中,基于生成式对抗网络的方法取得了不错的进展。然而,现有研究并没有关注到负样本存在假阴性标签的问题,即生成的负样本中可能包含真实的事实。为了缓解假阴性标签问题,提出了一种基于生成式对抗网络和正类无标签学习的知识图谱补全算法。该方法利用生成式对抗网络生成无标签样本,并使用正类无标签学习缓解假阴性标签问题。在基准数据集上进行的大量实验证明了所提算法的有效性与准确性。
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关键词
知识图谱补全
生成式对抗网络
正类无标签学习
负样本抽样
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题名
基于生成式对抗网络和正类无标签学习的知识图谱补全算法
被引量：
3
1
作者
胡斌皓
张建朋
陈鸿昶
机构
郑州大学网络空间安全学院
信息工程大学信息技术研究所国家数字交换系统工程技术研究中心
出处
《计算机科学》
CSCD
北大核心
2024年第1期310-315,共6页
基金
国家自然科学基金(62002384)
嵩山实验室项目(221100210700-3)。
文摘
随着知识图谱的应用越来越广泛,绝大多数真实世界的知识图谱通常具有不完备性,限制了知识图谱的实际应用效果。因此,知识图谱补全成为了知识图谱领域的热点。然而,现有方法大多集中在评分函数的设计上,少部分研究关注了负样本抽样策略。在改善负样本抽样的知识图谱补全算法的研究中,基于生成式对抗网络的方法取得了不错的进展。然而,现有研究并没有关注到负样本存在假阴性标签的问题,即生成的负样本中可能包含真实的事实。为了缓解假阴性标签问题,提出了一种基于生成式对抗网络和正类无标签学习的知识图谱补全算法。该方法利用生成式对抗网络生成无标签样本,并使用正类无标签学习缓解假阴性标签问题。在基准数据集上进行的大量实验证明了所提算法的有效性与准确性。
关键词
知识图谱补全
生成式对抗网络
正类无标签学习
负样本抽样
Keywords
Knowledge graph completion
Generative adversarial network
Positive unlabeled learning
Negative sampling
分类号
TP391.1 [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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1
基于生成式对抗网络和正类无标签学习的知识图谱补全算法
胡斌皓
张建朋
陈鸿昶
《计算机科学》
CSCD
北大核心
2024
3
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