面向多语义关系的知识图谱表示学习方法

摘要：

考虑到关系的多语义性以及不同实体和关系之间的确定性,提出一种面向多语义关系的知识图谱表示方法TransC.将关系划分为多条语义,构建关系的高斯混合模型;构建对应的云模型,获取最能表达该关系的语言值和确定性;将确定性作为权重,以加权欧式距离作为新的评分函数;使用多个真实的基准数据集对链接预测和三元组分类进行广泛的实验.实验结果表明,相较于现有的模型和方法,TransC在各项指标上都显示出其优越性.

关键词：数据描述、多语义、高斯分布、确定性、云模型

所属期刊栏目：42

分类号：TP182(自动化基础理论)

资助基金：国家重点研发计划基金项目;江苏省重点研发计划基金项目

在线出版日期：2021-01-26（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共6页

页码：220-225