【摘 要】
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知识图谱包含了实体和关系的结构化信息,通常表示为多关系图的形式,即实体之间通过代表不同关系的边进行连接。知识图谱可以用于包括人工智能和信息检索在内的多个领域。随着
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知识图谱包含了实体和关系的结构化信息,通常表示为多关系图的形式,即实体之间通过代表不同关系的边进行连接。知识图谱可以用于包括人工智能和信息检索在内的多个领域。随着信息大量的创建,对许多研究人员和从业人员而言,确定知识图中信息是否正确并填补其缺失部分是至关重要的任务。为了应对这一挑战,研究人员尝试将由实体和关系组成的大规模知识图谱嵌入到连续的向量空间以便于计算。最近,研究人员提出了许多开创性的模型来解决这个问题。根据模型中得分函数定义的不同,本文将模型分为组合方法和非组合方法两类。非组合方法如Trans E,虽然计算效率很高,但是模型的拟合能力欠佳。诸如Rescal之类的组合方法有更好的拟合能力,但它需要大量的参数进行计算。在本文中,我们使用深度卷积神经网络来建模嵌入向量之间的关系。与传统方法中人为设计算子的方法不同,本文利用深度卷积神经网络来计算实体隐特征之间的关联,并以实体之间的相似性作为辅助信息来改进模型。在实验中,我们的方法比大多数基线模型都有效并且表现优异。
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