【摘 要】
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为了解决知识图谱的链接预测问题,提出了一种共享变量的神经网络模型(Local Combination Projection Embedding,LCPE),该模型通过将实体和关系嵌入到向量空间中实现对链接的
【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（61671188，61571164，61502122）；国家重点研发计划课题（2016YFC0901902）
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为了解决知识图谱的链接预测问题,提出了一种共享变量的神经网络模型(Local Combination Projection Embedding,LCPE),该模型通过将实体和关系嵌入到向量空间中实现对链接的预测。通过分析Unstructured Model模型,推导出在向量空间中,两个有关系的实体嵌入距离更近,即相似的实体之间更可能具有关系,LCPE模型将Embedding Projection for Knowledge Graph Completion(Proj E)模型和实体之间的相似度信息进行融合,在判断两个实体是否有关系的基础上判断具体关系类型。三元组预测实验中,该模型在与Proj E模型参数规模相同的情况下,在公开数据集WN18中,正例三元组的平均得分排名Mean Rank比Proj E提前了11,而正例三元组在前10名中出现的概率Hit@10比Proj E提升了0.2个百分点,在FB15k中,Mean Rank提前了7.5,Hits@10平均提升了3.05个百分点,证明了LCPE模型能够将实体相似度信息融入Proj E中并有效提升预测准确度。
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