【摘 要】
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针对知识图谱中存在实体稀疏及实体对数量有限导致知识图谱不完备的问题，提出一种基于小样本的元学习知识图谱补全模型。通过关系元传递重要信息，梯度元提升学习效率，从而快速获取三元组。在链接预测任务上进行验证该方法的有效性。实验结果表明，基于元学习的小样本知识图谱补全算法在数据集FB15K上，MeanRank相较于TransE提高41.4%,Hits@10相较于FSRL提高7%；在数据集Wordnet18
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针对知识图谱中存在实体稀疏及实体对数量有限导致知识图谱不完备的问题，提出一种基于小样本的元学习知识图谱补全模型。通过关系元传递重要信息，梯度元提升学习效率，从而快速获取三元组。在链接预测任务上进行验证该方法的有效性。实验结果表明，基于元学习的小样本知识图谱补全算法在数据集FB15K上，MeanRank相较于TransE提高41.4%,Hits@10相较于FSRL提高7%；在数据集Wordnet18上，MeanRank相较于DistMult提高37.9%,Hits@10相较于ComplEx提高18.8%；在数据集NELL-995上，MeanRank相较于TransE提高41.4%,Hits@10相较于FSRL提高18.8%。所提出的方法不仅能更好的进行知识学习，并且显著提升实体和关系的预测效率。
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