文档名：一种基于注意力机制的动态分配知识图谱补全方法
摘要：大多数知识图谱补全模型是将信息转变为便于处理的静态三元组,忽略了实体和关系在不同语义条件下的动态属性和信息,导致模型分析和发现上下文信息的能力存在不足.为此,提出了动态分配注意力得分的知识图谱补全模型(DASKGC),该模型能够为每个实体和关系自适应调整匹配度得分.用邻居信息交互编码器来获取实体在不同语义下的角色信息,用路径匹配处理的方法来获取实体间的准确关系,通过损失函数来更新三元组在不同语义下的相关性分数.实验结果表明:所提出的DASKGC在数据集Nell-995上的MMR值为89.5%,在数据集DDB14和FB15K-237上Hits@1分别为93.9%和92.4%,其他的Hits指标也有良好的表现.
作者：唐广谦 李波Author：TANGGuangqian LIBo
作者单位：重庆理工大学计算机科学与工程学院,重庆400054
刊名：重庆理工大学学报 PKU
Journal：JournalofChongqingInstituteofTechnology
年，卷(期)：2023, 37(15)
分类号：TP391.1
关键词：知识图谱 邻居编码 补全研究 知识表示学习
Keywords：knowledgegraph neighborcoding completionresearch knowledgerepresentationlearning
机标分类号：TP391TP181TP273
在线出版日期：2023年9月26日
基金项目：重庆市基础研究重点项目一种基于注意力机制的动态分配知识图谱补全方法[
期刊论文] 重庆理工大学学报--2023, 37(15)唐广谦 李波大多数知识图谱补全模型是将信息转变为便于处理的静态三元组,忽略了实体和关系在不同语义条件下的动态属性和信息,导致模型分析和发现上下文信息的能力存在不足.为此,提出了动态分配注意力得分的知识图谱补全模型(DASK...参考文献和引证文献
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