【摘 要】
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[目的]从知识网络视角探究如何更好地表示知识对象的语义关系.[方法]在已有网络表示学习算法的基础上,借助于集成学习和深度学习思想,提出组合式知识网络表示学习模型(Combin
【机 构】
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中南财经政法大学信息与安全工程学院 武汉430073;中南财经政法大学统计与数学学院 武汉430073;武汉大学信息管理学院 武汉430072;
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[目的]从知识网络视角探究如何更好地表示知识对象的语义关系.[方法]在已有网络表示学习算法的基础上,借助于集成学习和深度学习思想,提出组合式知识网络表示学习模型(Combined Knowledge Network Representation Leaming,CKNRL).[结果]在中英文新闻平行语料的知识网络链接预测任务上,CKNRL模型的AUC取值为0.929,高于单一的网络表示算法DeepWalk (0.925)、Node2Vec(0.926)和SDNE(0.899),验证了CKNRL模型的有效性.[局限]实证研究仅建立在共词网络的基础上,尚未检验CKNRL模型在更多类型的知识网络链接预测中的效果.[结论]通过建立融合模型能够更好地表示知识对象之间的语义关系.
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