【摘 要】
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知识库通常以网络的形式被组织起来,网络中每个节点代表实体,而每条连边则代表实体间的关系。为了利用这种网状知识库中的知识,往往需要设计专门的、复杂度较高的图算法。然
【机 构】
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哈尔滨工业大学计算机科学与技术学院
【基金项目】
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国家自然科学基金（61632011）, 国家863前沿技术（2015AA015407）
论文部分内容阅读
知识库通常以网络的形式被组织起来,网络中每个节点代表实体,而每条连边则代表实体间的关系。为了利用这种网状知识库中的知识,往往需要设计专门的、复杂度较高的图算法。然而这些算法并不能很好适用于知识推理,尤其是随着知识库的知识规模不断扩大,基于网状结构知识库的推理很难较好地满足实时计算的需求。该文使用基于TransE模型的知识表示学习进行知识推理,包括对实体关系三元组中关系指示词以及尾实体的推理,其中关系指示词推理的实验取得了较好的结果,且推理过程无需设计复杂的算法,仅涉及向量的简单运算。另外,该文对原始TransE模型的代价函数进行改进,以更好地适用于开放域中文知识库表示学习。
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