知识图谱中神经网络嵌入的链接预测：语义与结构变化影响分析

"语义和结构变化下的神经网络基准嵌入知识预测图-研究论文" 本文主要探讨了在知识图谱中，神经网络嵌入技术在链接预测(link prediction)任务中的性能评估问题。随着神经网络嵌入方法在语义Web领域的广泛应用，知识图谱的补全工作变得越来越依赖于这些算法。然而，尽管算法的发展日新月异，但如何准确、全面地评估这些算法在应对知识图谱的语义变化和结构变化时的性能和鲁棒性，却相对较少受到关注。 作者Asan Agibetova和Matthias Samwald提出了一种开源的评估管道，旨在在知识图谱可能经历语义和结构变化的场景下，对神经网络嵌入的准确性进行基准测试。这个评估管道的核心是定义了一组以关系为中心的连通性度量，这些度量能够将链接预测的能力与知识图谱的结构紧密联系起来。这不仅有助于理解模型在静态图谱上的表现，还能揭示模型在面对动态图谱时的适应性。 链接预测是知识图谱补全的关键任务，它通过预测实体之间的缺失关系来扩展图谱。传统的链接预测方法往往假设图谱是静态的，但在实际应用中，知识图谱经常需要更新，新的实体和关系会不断加入，旧的信息可能需要修正或删除，这就要求模型能处理语义和结构的动态变化。 神经网络嵌入方法通过学习知识图谱中实体和关系的低维向量表示，来捕捉它们之间的语义关联。这些向量可以用来计算实体对之间可能存在关系的概率，从而进行链接预测。然而，当图谱发生变化时，例如关系的语义含义发生变化或实体间的关系结构发生重组，现有嵌入方法的性能可能会受到影响。 论文提出的评估管道提供了评估这种动态性的框架。关系为中心的连通性度量考虑了关系在图谱中的位置和作用，这使得评估更加全面，可以更好地反映模型在现实世界中的实用性。此外，这种评估方法对于那些预计会频繁更新的知识图谱特别有意义，因为它们能够帮助研究人员和实践者了解模型在面对未来挑战时的适应性和稳定性。 这项工作强调了在设计和评估神经网络嵌入模型时，应重视对语义和结构变化的处理能力。它提供的开源评估工具为研究者提供了一个有力的工具，以推动更健壮、适应性强的链接预测模型的开发，进而促进知识图谱领域的发展。关键词包括：知识图谱、神经网络嵌入、基准测试、链接预测、语义变化、结构变化。