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融合实体信息的类别增强知识图谱表示学习模型
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2021-04-27
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知识图谱表示学习通过将实体和关系嵌入连续低维的语义空间中，获取实体和关系的语义关联信息。设计一种融合实体类别信息的类别增强知识图谱表示学习 CEKGRL）模型，构建基于结构与基于类别的实体表示，通过注意力机制捕获实体类别和三元组关系之间的潜在相关性，结合不同实体类别对于某种特定关系的重要程度及实体类别信息进行知识表示学习。在知识图谱补全和三元组分类任务中的实验结果表明， CEKGRL模型在Meanrank和Hia0评估指标上均取得明显的性能提升，尤其在实体预测任务的 Filter设置下相比TKRL模型约分别提升了235%和72个百分点，具有更好的知识表示学习性能。
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