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DOI
责任编辑
分类号
杂志ISSN号
融合上下文的知识图谱补全方法
作者姓名:
那宇嘉
谢珺
杨海洋
续欣莹
作者单位:
1. 太原理工大学信息与计算机学院;2. 太原理工大学电气与动力工程学院
摘 要:
构建了一种融合了上下文的知识图谱补全模型。首先通过Inception网络得到给定头尾实体对的深度交互嵌入;其次定义和编码给定实体对的2种上、下文信息:邻接关系上下文和路径上下文;然后使用基于头尾交互嵌入的注意力机制,分别聚合给定实体对的邻接关系上下文和路径上下文;最后利用全连接层来融合给定实体对的2种上下文信息,预测给定实体对之间的关系。在数据集FB15K-237、WN18RR和NELL-995中与其他主流模型对比,实验结果证实了所提补全模型的有效性。
关 键 词:
知识图谱补全
Inception网络
邻接关系
关系路径
注意力机制
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