一种改进的基于TransE的知识图谱表示方法

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	一种改进的基于TransE的知识图谱表示方法
	陈文杰; 文奕; 张鑫; 杨宁; 赵爽
刊名	计算机工程
	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.