【摘 要】
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知识图谱(knowledge graph,KG)打破了不同场景下的数据隔离,为实际应用提供基础支持.表示学习将KG转换到低维向量空间来为KG应用提供便利.然而,KG的表示学习目前存在2个问题:
【机 构】
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内蒙古大学计算机学院,北方工业大学信息学院,中国科学技术信息研究所
【基金项目】
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内蒙古大学高层次人才引进项目(21500-5195118);国家自然科学基金项目(61762082);国家社会科学基金项目(17CTQ029)~~
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知识图谱(knowledge graph,KG)打破了不同场景下的数据隔离,为实际应用提供基础支持.表示学习将KG转换到低维向量空间来为KG应用提供便利.然而,KG的表示学习目前存在2个问题:1)假设KG满足闭合世界假设,要求所有实体在训练中可见.实际上,大多数KG都在快速增长,例如DBPedia平均每天产生200个新实体.2)采用矩阵映射、卷积等复杂的语义交互方式提高模型的准确性,这样做也限制了模型的可扩展性.为此,针对允许新实体存在的开放KG,提出一种表示学习方法TransNS.它选取相关的邻居作为实
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