基于关系约束的上下文感知时态知识图谱补全

摘要：

现有的时间知识图谱补全模型仅考虑四元组自身的结构信息,忽略了实体隐含的邻居信息和关系对实体的约束,导致模型在时态知识图谱补全任务上表现不佳.此外,一些数据集在时间上呈现不均衡的分布,导致模型训练难以达到一个较好的平衡点.针对这些问题,提出了一个基于关系约束的上下文感知模型(CARC).CARC通过自适应时间粒度聚合模块来解决数据集在时间上分布不均衡的问题,并使用邻居聚合器将上下文信息集成到实体嵌入中,以增强实体的嵌入表示.此外,设计了四元组关系约束模块,使具有相同关系约束的实体嵌入彼此相近,不同关系约束的实体嵌入彼此远离,以进一步增强实体的嵌入表示.在多个公开的时间数据集上进行了大量实验,实验结果证明了所提模型的优越性.

关键词：时间知识图谱、链路预测、时间区间预测、关系约束、邻居信息、时间粒度

所属期刊栏目：50

分类号：TP391(计算技术、计算机技术)

资助基金：国家自然科学基金;福建省自然科学基金项目

在线出版日期：2023-03-22（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共11页

页码：23-33