排序方式： 共有2条查询结果，搜索用时 0 毫秒
1
1.
基于路径和基于知识表示的推理是当前知识图谱领域两大主流推理方法,二者的融合算法可以提高知识推理的准确率,但是依旧存在表示学习的时候效率低下、预测准确率低、模型过拟合等若干问题.本文方法针对这些问题提出了基于路径选择的表示学习方法.对路径特征信息进行进一步的过滤和筛选,保留关键路径,在路径信息和知识表示的结合过程中使用平衡参数对缺失路径信息的三元组进行处理.使用公开数据集对模型进行测试,实验表明模型可以有效提高泛化能力和准确率. 相似文献
2.
知识图谱的表示学习方法将实体和关系嵌入到低维连续空间中,从而挖掘出实体间的隐含联系.传统的表示学习方法多基于知识图谱的结构化信息,没有充分利用实体的描述文本信息.目前基于文本的表示学习方法多将文本向量化,忽略了文本中实体间的语义关联.针对上述缺点提出一种利用实体描述文本进行增强学习的方法,基于文本挖掘出关联性实体并对关联性进行分级,将关联性作为辅助约束融合到知识图谱的表示学习中.实验结果表明,该辅助约束能明显提升推理效果,优于传统的结构化学习模型以及基于深度学习的文本和结构的联合表示模型. 相似文献
1