典型文献
联合关系上下文负采样的知识图谱嵌入
文献摘要：
[目的]针对当前基于翻译的知识图谱嵌入模型负采样质量偏低,影响知识图谱的有效嵌入,导致模型表征能力低、性能较差等问题,提出一种联合关系上下文负采样的知识图谱模型.[方法]从原始知识图谱中提取目标实例的邻居并生成上下文向量;然后根据相邻关系可提供给定实体性质或类型信息的特性,在负采样时利用Concat聚合函数对给定实体的关系上下文进行聚合,确定被替换实体的属性;最后结合TransE模型的三元组嵌入并选择相同属性的替换实体生成负例三元组,从而提高正负例三元组的相似度.[结果]实体链接中,在FB15K-237与WN18RR数据集上相对于基准模型分别提升18.3、29.2个百分点;同时在关系链接中较基准模型中的最优结果提升0.7个百分点.[局限]在邻居关系上只考虑了关系上下文的语义信息,故难以确定相对位置,需要进一步探索其路径信息.[结论]该采样策略通过提高替换实体与被替换实体间的相似性,提升了负例三元组的质量,使模型的准确率得到提高.
文献关键词：
知识图谱;负采样策略;实体链接;关系链接
中图分类号：
作者姓名：
李智杰;王瑞;李昌华;张颉
作者机构：
西安建筑科技大学信息与控制工程学院 西安710055
文献出处：
引用格式：
[1]李智杰;王瑞;李昌华;张颉-.联合关系上下文负采样的知识图谱嵌入)[J].数据分析与知识发现,2022(12):90-98
A类：
B类：
联合关系,系上,上下文,知识图谱嵌入,嵌入模型,采样质量,模型表征,表征能力,邻居,相邻关系,实体性,类型信息,Concat,聚合函数,TransE,三元组,同属,正负,实体链接,FB15K,WN18RR,百分点,关系链接,语义信息,难以确定,相对位置,负采样策略
AB值：
0.309033
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