文档名：聚合邻域信息的联合知识表示模型
知识表示学习在关系抽取、自动问答等自然语言处理任务中获得了广泛的关注,该技术旨在将知识库中的实体与关系表示为稠密低维实值向量.然而,已有的模型在建模知识库中三元组时,或是忽略三元组的邻域信息,导致无法处理关联知识较少的罕见实体,或是在引入邻域信息时不能自适应地为每个实体抽取最相关的邻节点属性,导致引入了冗余信息.基于以上问题,本文在知识表示模型TransE的基础上提出了聚合邻域信息的联合知识表示模型TransE-NA(NeighborhoodAggregationonTransE).该模型首先根据实体的稀疏度确定其邻节点数量,然后根据实体的邻边关系选取对应邻节点上最相关的属性作为实体的邻域信息.在链接预测和三元组分类任务上的实验结果表明,本文的模型效果超越了基线模型,验证了本文模型能有效聚合邻域信息,缓解数据稀疏问题,改善知识表示性能.
作者：彭敏黄婷田纲张鼎罗娟银源
作者单位：武汉大学计算机学院,湖北武汉430072
母体文献：第十八届中国计算语言学大会暨中国中文信息学会2019学术年会论文集
会议名称：第十八届中国计算语言学大会暨中国中文信息学会2019学术年会
会议时间：2019年10月18日
会议地点：昆明
主办单位：中国中文信息学会
语种：chi
分类号：
关键词：知识表示 邻域信息 稀疏度 属性提取
在线出版日期：2021年8月24日
基金项目：
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