知识图谱事实预测:基于知识增强的张量分解方法
需积分: 17 151 浏览量
更新于2024-07-17
收藏 2.37MB PDF 举报
"这篇论文提出了一种新的知识图谱事实预测方法,通过知识增强的张量分解来嵌入知识图谱。这种方法能够捕捉到RDF等语义网络语言表示的知识图谱中的有序关系,并且可以利用用户提供的或自动从现有知识图谱中提取的背景知识。论文还提供了一个线性张量分解算法,该算法被证明是收敛的。在对8个不同的知识图谱进行的事实预测任务中,与现有的最佳知识图谱嵌入技术相比,这种方法的性能提高了5%到50%。实验表明,当图中实体的平均度较高时,所有张量分解模型都表现良好,而约束型模型在具有少量高度相似关系的图中表现更优,正则化模型则在具有不同程度相似关系的图中占据优势。"
这篇研究的核心在于构建知识图谱的张量表示,这是一种将知识图谱的三元组(主体、关系、客体)转换为多维数组的技术。张量是一种数学对象,可以处理多维数据,这里用于捕获实体之间的复杂和有序的关系。与传统的知识图谱嵌入方法不同,新提出的模型不仅考虑了知识图谱结构本身,还考虑了额外的背景知识,这可以增强模型的预测能力。
论文中提到的“知识增强”是指利用额外的信息来丰富每个实体和关系的向量表示。这些信息可以是用户提供的,也可以是从其他知识图谱中自动抽取的。这种增强有助于提高模型的鲁棒性,因为它使得模型能够在预测未知事实时利用更多的上下文信息。
为了实现这一目标,作者提出了一种线性张量分解算法,它保证了模型的收敛性。这意味着在一定条件下,算法将收敛到一个稳定的解决方案,从而提供准确的实体和关系的低维表示。这种表示对于预测知识图谱中缺失的三元组(即事实预测任务)至关重要。
实验部分展示了这些模型在不同知识图谱上的应用效果。模型在高密度图(即实体平均度高的图)中表现良好,而在有多种相似度关系的情况下,正则化模型优于约束型模型。这表明,选择适合特定知识图谱结构的模型对于提高预测准确性至关重要。
这篇论文介绍的方法扩展了知识图谱嵌入技术,引入了张量分解和知识增强,提高了预测新事实的能力,这对于知识图谱的问答系统、推荐系统和信息检索等领域具有重要的实际应用价值。
2019-08-09 上传
2020-03-03 上传
2023-12-17 上传
2023-07-28 上传
2023-06-01 上传
2023-05-15 上传
2023-06-01 上传
2023-06-10 上传
2023-06-01 上传
2023-07-24 上传
![](https://profile-avatar.csdnimg.cn/default.jpg!1)
Jayxp
- 粉丝: 6
- 资源: 137
最新资源
- 多模态联合稀疏表示在视频目标跟踪中的应用
- Kubernetes资源管控与Gardener开源软件实践解析
- MPI集群监控与负载平衡策略
- 自动化PHP安全漏洞检测:静态代码分析与数据流方法
- 青苔数据CEO程永:技术生态与阿里云开放创新
- 制造业转型: HyperX引领企业上云策略
- 赵维五分享:航空工业电子采购上云实战与运维策略
- 单片机控制的LED点阵显示屏设计及其实现
- 驻云科技李俊涛:AI驱动的云上服务新趋势与挑战
- 6LoWPAN物联网边界路由器:设计与实现
- 猩便利工程师仲小玉:Terraform云资源管理最佳实践与团队协作
- 类差分度改进的互信息特征选择提升文本分类性能
- VERITAS与阿里云合作的混合云转型与数据保护方案
- 云制造中的生产线仿真模型设计与虚拟化研究
- 汪洋在PostgresChina2018分享:高可用 PostgreSQL 工具与架构设计
- 2018 PostgresChina大会:阿里云时空引擎Ganos在PostgreSQL中的创新应用与多模型存储