一种改进的基于TransE的知识图谱表示方法 | |
陈文杰![]() ![]() ![]() ![]() ![]() | |
刊名 | 计算机工程
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2019-08-08 | |
卷号 | 3期号:23页码:14 |
关键词 | 知识图谱 表示学习 transe Transgraph 神经网络 |
英文摘要 | 自从基于距离的表示学习模型TransE被提出后,一系列模型对TransE进行改进和补充,如TransH、TransG等。然而,这类基于距离的翻译模型不能很好的处理一对多,多对一和多对多关系,而且往往孤立的学习三元组,没有考虑到知识图谱的网络结构和语义信息。本文提出了TransGraph,该模型基于TransE能够同时学习三元组和知识图谱网络结构的特征,进一步增强了知识图谱的表示效果;为了实现网络结构信息和三元组信息的深度融合,提出了一个向量共享的交叉训练机制。实验表明,相比TransE模型,TransGraph在链路预测和三元组分类等任务的各项指标上取得了显著的提升。 |
语种 | 中文 |
内容类型 | 期刊论文 |
源URL | [http://ir.las.ac.cn/handle/12502/10738] ![]() |
专题 | 文献情报中心_中国科学院成都文献情报中心_信息技术部 |
作者单位 | 中国科学院成都文献情报中心 |
推荐引用方式 GB/T 7714 | 陈文杰,文奕,张鑫,等. 一种改进的基于TransE的知识图谱表示方法[J]. 计算机工程,2019,3(23):14. |
APA | 陈文杰,文奕,张鑫,杨宁,&赵爽.(2019).一种改进的基于TransE的知识图谱表示方法.计算机工程,3(23),14. |
MLA | 陈文杰,et al."一种改进的基于TransE的知识图谱表示方法".计算机工程 3.23(2019):14. |
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