基于解析图嵌入和加权图卷积网络的知识图谱补全

摘要：

知识图谱补全是知识图谱构建、自然语言处理和知识工程等领域的重要研究课题.知识图谱不仅是实现通用领域和专业领域精准知识服务的知识支撑,而且是信息检索、问答交互和信息推荐等领域取得突破性进展的必要基础.知识图谱的低质量和小规模是阻碍知识图谱广泛应用的主要瓶颈.知识图谱补全的目的是构建大规模高质量的知识图谱,以不断更新和扩充知识图谱.针对现有知识图谱补全方法难以从非结构化文本等辅助信息中提取深层次语义特征的问题,本文提出一种基于解析图嵌入和加权图卷积网络的知识图谱补全方法.一方面,该方法通过加权图卷积网络,对实体描述文本的语义依存分析进行建模,构建语义依存解析图嵌入;另一方面,引入了实体描述文本的多粒度句嵌入生成方法,旨在于构建能够捕获多粒度语义、深层次语义特征的实体表示学习.通过在两个公开数据集上的实验结果表明了本文知识图谱补全方法优于现有方法,验证了本文方法的有效性和优越性.

关键词：知识图谱补全、解析图嵌入、加权图卷积网络、语义依存分析、实体表示学习

所属期刊栏目：52

分类号：TP391;G250.7;TP181

资助基金：国家重点研发计划;国家自然科学基金

在线出版日期：2023-01-03（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共21页

页码：2037-2057