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知识图谱采用RDF三元组的形式描述现实世界中的关系和头、尾实体,即(头实体,关系,尾实体)或(主语,谓语,宾语)。为补全知识图谱中缺失的事实三元组,将四元数融入胶囊神经网络模型预测缺失的知识,并构建一种新的知识图谱补全模型。采用超复数嵌入取代传统的实值嵌入来编码三元组结构信息,以尽可能全面捕获三元组全局特性,将实体、关系的四元数嵌入作为胶囊网络的输入,四元数结合优化的胶囊网络模型可以有效补全知识图谱中丢失的三元组,提高预测精度。链接预测实验结果表明,与CapsE模型相比,在数据集WN18RR中,该知识图谱补全模型的Hit@10与正确实体的倒数平均排名分别提高3.2个百分点和5.5%,在数据集FB15K-237中,Hit@10与正确实体的倒数平均排名分别提高2.5个百分点和4.4%,能够有效预测知识图谱中缺失的事实三元组。 相似文献
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知识图谱是真实世界三元组的结构化表示。通常,三元组表示形式为(头实体,关系,尾实体),这表示头实体和尾实体通过特定关系相互联系。针对知识图谱中广泛存在的数据稀疏问题,提出一种球坐标建模语义分层的知识图谱补全方法。使用球坐标系对实体和关系进行建模表示,以进行链接预测。具体来说,半径坐标旨在对不同层级的实体进行建模,半径较小的实体级别越高;角度坐标旨在区分相同层级的实体,即模长相等而角度不同的实体。该方法将实体映射到球坐标系中,可以有效建模知识图谱中普遍存在的语义分层现象。实验中,采用公开数据集WN18RR、FB15K-237与YAGO3-10进行相关的链接预测实验。实验结果表明,在WN18RR中,平均倒数排名(Mean Reciprocal Rank)比RotatE提高3.6%,Hit@10比RotatE提高1.9%;在FB15K-237中,平均倒数排名(Mean Reciprocal Rank)比ConvKB提高4.8%,Hit@10比ConvKB提高3.5%。实验证明球坐标建模语义分层的知识图谱补全方法可以有效提高三元组预测准确度。 相似文献
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知识图谱是真实世界三元组的结构化表示,通常三元组被表示成头实体、关系、尾实体的形式。针对知识图谱中广泛存在的数据稀疏问题,提出了一种将四元数作为关系旋转的知识图谱补全方法。文中使用极具表现力的超复数表示对实体和关系进行建模,以进行链接预测。这种超复数嵌入用于表示实体,关系则被建模为四元数空间中的旋转。具体来说,将每个关系定义为超复数空间中头实体到尾实体的旋转,用于推理和建模各种关系模式,包括对称/反对称、反转和组合。在公开的数据集WN18RR和FB15K-237上进行相关的链接预测实验,实验结果表明,在WN18RR数据集中,其平均倒数排名(Mean Reciprocal Rank, MRR)比RotatE的提高了4.6%,其Hit@10比RotatE的提高了1.7%;在FB15K-237数据集中,其平均倒数排名比RotatE的提高了5.6%,其Hit@3比RotatE的提高了1.4%。该实验证明,使用四元数作为关系旋转的知识图谱补全方法可以有效提高三元组预测精度。 相似文献
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知识图谱补全旨在发现三元组中缺失链接,解决知识图谱数据稀疏问题。提出一种基于胶囊网络的知识图谱嵌入方法,该方法能够对关系三元组(头实体,关系,尾实体)进行建模。将三元组表示为3列矩阵,它与多个滤波器卷积以产生不同的特征映射;将这些特征图重建成相应的胶囊,每个胶囊是一组神经元,通过和权重点积生成较小尺寸的胶囊,然后生成一个连续矢量;该矢量和权重向量进行点积运算获得对应得分,所有分数求和的结果用来判断给定三元组的正确性。实验结果表明,和其他模型相比,该方法有效提高了三元组的预测精度,知识图谱补全的效果更好。 相似文献
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知识图谱是事实三元组的集合,其表示形式为(头实体,关系,尾实体)。为了补全知识图谱中缺失的实体和关系,提出一种基于卷积神经网络的知识图谱补全方法。使用传统嵌入模型训练三元组,得到实体向量和关系向量;将三元组表示成3列矩阵,作为卷积神经网络的输入,卷积后得到三元组的特征表示图;连接所有特征图和权重向量进行点乘得到每个三元组的得分,得分越低证明三元组越正确。实验采用数据集WN18RR、FB15K-237、FB15K分别进行链接预测和三元组分类实验。实验结果表明,与其他方法相比,该方法在Mean Rank和Hit@10指标上都取得了更好的实验结果,证明其可以有效提高三元组预测精度。 相似文献
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