【摘 要】
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知识图谱补全旨在发现三元组中缺失链接,解决知识图谱数据稀疏问题。提出一种基于胶囊网络的知识图谱嵌入方法,该方法能够对关系三元组(头实体,关系,尾实体)进行建模。将三元
【机 构】
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大连外国语大学语言智能研究中心,大连海事大学信息科学技术学院
【基金项目】
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国家自然科学基金项目(No.61371090,No.61806038,No.61976032);国家社会科学基金一般项目(No.15BYY028);辽宁省自然科学基金重点项目(No.20170540232);辽宁省重点研发计划指导项目(No.61801007);大连外国语大学研究创新团队“计算语言学与人工智能创新团队”(No.2016CXTD06)
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知识图谱补全旨在发现三元组中缺失链接,解决知识图谱数据稀疏问题。提出一种基于胶囊网络的知识图谱嵌入方法,该方法能够对关系三元组(头实体,关系,尾实体)进行建模。将三元组表示为3列矩阵,它与多个滤波器卷积以产生不同的特征映射;将这些特征图重建成相应的胶囊,每个胶囊是一组神经元,通过和权重点积生成较小尺寸的胶囊,然后生成一个连续矢量;该矢量和权重向量进行点积运算获得对应得分,所有分数求和的结果用来判断给定三元组的正确性。实验结果表明,和其他模型相比,该方法有效提高了三元组的预测精度,知识图谱补全的效果更好。
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