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面向知识图谱的位置敏感嵌入模型
被引量：
1
1
作者
张似衡
张文生
《计算机辅助设计与图形学学报》
EI
CSCD
北大核心
2021年第6期913-919,共7页
知识图谱嵌入将离散的符号化实体和关系映射到连续的低维空间中,使后续的任务(如推理、图谱补全等)可以通过代数运算的方式进行.大体而言,知识图谱嵌入可以分成2类主流方法:平移距离模型和语义匹配模型.从知识图谱的图结构出发,可以分...
知识图谱嵌入将离散的符号化实体和关系映射到连续的低维空间中,使后续的任务(如推理、图谱补全等)可以通过代数运算的方式进行.大体而言,知识图谱嵌入可以分成2类主流方法:平移距离模型和语义匹配模型.从知识图谱的图结构出发,可以分析平移距离模型的学习瓶颈,进而得出结论,即平移距离模型的缺点是没有区别对待实体在头部和尾部2个位置所应有的不同语义.据此,提出位置敏感的嵌入表示(location-sensitive embedding,LSE)模型.与现有模型不同的是,LSE仅对头部实体进行由不同关系决定的映射,并且将关系建模为一般化的线性变换而不仅是平移.理论分析的结果保证了LSE的表示能力,同时揭示了与其他模型之间的联系.同时,为了提高模型的训练和推理效率,提出简化模型LSEd,将线性变换限制为对角阵.在4个大规模通用知识图谱数据集上使用链接预测任务进行测试.实验结果表明,所提出的模型达到了最高或与当前最先进模型持平的性能.
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关键词
知识图谱
表示学习
平移距离模型
位置敏感嵌入
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职称材料
题名
面向知识图谱的位置敏感嵌入模型
被引量：
1
1
作者
张似衡
张文生
机构
中国科学院自动化研究所精密感知与控制中心
中国科学院大学
出处
《计算机辅助设计与图形学学报》
EI
CSCD
北大核心
2021年第6期913-919,共7页
基金
科技创新2030—“新一代人工智能”重大项目(2018AAA0102100).
文摘
知识图谱嵌入将离散的符号化实体和关系映射到连续的低维空间中,使后续的任务(如推理、图谱补全等)可以通过代数运算的方式进行.大体而言,知识图谱嵌入可以分成2类主流方法:平移距离模型和语义匹配模型.从知识图谱的图结构出发,可以分析平移距离模型的学习瓶颈,进而得出结论,即平移距离模型的缺点是没有区别对待实体在头部和尾部2个位置所应有的不同语义.据此,提出位置敏感的嵌入表示(location-sensitive embedding,LSE)模型.与现有模型不同的是,LSE仅对头部实体进行由不同关系决定的映射,并且将关系建模为一般化的线性变换而不仅是平移.理论分析的结果保证了LSE的表示能力,同时揭示了与其他模型之间的联系.同时,为了提高模型的训练和推理效率,提出简化模型LSEd,将线性变换限制为对角阵.在4个大规模通用知识图谱数据集上使用链接预测任务进行测试.实验结果表明,所提出的模型达到了最高或与当前最先进模型持平的性能.
关键词
知识图谱
表示学习
平移距离模型
位置敏感嵌入
Keywords
knowledge graph
representation learning
translational distance model
location-sensitive embed-ding
分类号
TP391.41 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
面向知识图谱的位置敏感嵌入模型
张似衡
张文生
《计算机辅助设计与图形学学报》
EI
CSCD
北大核心
2021
1
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