【摘 要】
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知识图谱在人工智能上有很大的研究价值,并被广泛应用于语义搜索和自动问答等领域.知识图谱表示将包含了实体和关系的大规模知识图谱映射到一个连续的向量空间.为此,有一系列
【机 构】
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国防科技大学信息系统与管理学院,地球空间信息技术协同创新中心（武汉大学）,新南威尔士大学计算机科学与工程学院
【基金项目】
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国家自然科学基金项目(61402494,61402498,71690233);湖南省自然科学基金项目(2015JJ4009)~~
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知识图谱在人工智能上有很大的研究价值,并被广泛应用于语义搜索和自动问答等领域.知识图谱表示将包含了实体和关系的大规模知识图谱映射到一个连续的向量空间.为此,有一系列知识表示模型提出,其中基于翻译模型的经典方法TransE不仅模型复杂度低、计算效率高,而且同样具有良好的知识表达能力？但是,TransE亦存在2个缺陷!）它使用了不够灵活的欧氏距离作为度量,对每一个特征维同等对待,模型的准确性可能受到无关维度的干扰;2）它在处理自反、一对多、多对一和多对多等复杂关系时存在局限性.目前,还没有一种方法能同时解决上
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