结合多重嵌入表示的中文知识图谱补全

摘要：

近年来,随着知识图谱相关技术的不断发展,各方面研究对知识图谱本身的需求也不断加强.然而现有的知识图谱无法完全覆盖整个真实世界,同时在知识正确性以及时效性等方面存在问题,这使得知识图谱补全越来越受到研究者的关注.在中文环境下,知识图谱补全任务又呈现出与英文图谱补全任务不同的特性.该文对中/英知识图谱补全任务进行了对比分析,将中文图谱中出现的错误进行了归类.根据该分析结果,该文提出将三元组中实体和关系嵌入表示、实体和关系描述文本嵌入表示结合的链接预测方法MER-Tuck,该方法利用外部的语义补充来加强矩阵分解模型的学习能力.为了验证该方法的有效性,该文为中文知识图谱补全任务构建了新数据集.在该数据集上将该文的方法与主流的链接预测方法进行比较,实验结果表明该文所提方法是有效的.

关键词：知识图谱、知识图谱补全、链接预测

所属期刊栏目：37

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;江苏省高校优势学科建设工程资助项目

在线出版日期：2023-03-30（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共10页

页码：54-63