2020知识图谱嵌入补全技术概览与最新实验进展

知识图谱嵌入补全是一项重要的自然语言处理任务，它关注于在现实世界知识库中填充缺失的实体间关系。这些知识库通常包含实体（如国王、皇后、男人和女人）及其相互之间的联系。经典例子如Word2Vec模型通过学习大规模语料库中的词汇向量，可以捕捉到诸如“国王与男人”和“皇后与女人”之间存在的潜在皇家关系，即vking - vman ≈ vqueen - vwoman。 KB（知识库）补全的任务目标是利用已有的知识，预测实体对之间是否可能存在的未记录关系。这对于许多应用场景至关重要，例如推荐系统、问答系统和信息检索等，它们依赖于完整和准确的知识库来提供更智能的服务。 本文是一篇综述性论文，由Dat Quoc Nguyen撰写，来自越南的VinAI Research。作者深入探讨了实体和关系嵌入模型在知识库补全领域的最新进展。这些嵌入模型通常采用深度学习技术，将实体和关系转化为低维向量空间中的表示，以便更好地理解和模拟实体间的复杂联系。 论文概述了不同类型的嵌入模型，如TransE、TransH、TransR、DistMult、ComplEx等，每种模型都有其独特的优点和适用场景。例如，TransE模型假设实体和关系可以看作是向量的加法，而ComplEx模型则处理了关系的非对称性。作者还讨论了模型的训练策略，如负采样、正则化和优化方法，以及如何在不同基准数据集（如FB15K、WN18、YAGO3-10等）上进行性能评估。 论文重点关注实证结果，总结了近期在标准基准上的实验成果，包括模型的性能比较、模型调优技巧以及在特定问题上的改进。这不仅提供了现有方法的全景，也为研究人员提供了最新的实践指南，帮助他们选择最适合特定任务的模型，并推动知识图谱补全领域的进一步发展。 关键词：知识库补全、链接预测、嵌入模型、实体预测。这篇文章对于理解和应用知识图谱嵌入补全是NLP专业人士不可或缺的参考资料。