【摘 要】
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基于知识表示的关系推理方法研究是近年来统计关系学习和知识图谱领域共同关注的热点.通过对当前流行的基于知识表示的推理模型进行比较,分析了现有模型所普遍采用的基本假设
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基于知识表示的关系推理方法研究是近年来统计关系学习和知识图谱领域共同关注的热点.通过对当前流行的基于知识表示的推理模型进行比较,分析了现有模型所普遍采用的基本假设存在的不合理之处,即忽视了实体与关系在语义上的多样性.据此提出了一种新的关系推理建模假设：实体对之间的每种关系反映的是两侧实体在某些特定方面的语义关联,通过对实体向量的语义方面要素进行选择性加权,可以实现对不同关系语义的表示和区分.根据该假设提出了一种新的关系推理建模方法,采用非线性变换的方法来解决表示学习中的语义分辨率问题.在公开数据集上的实验
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