【摘 要】
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知识图谱嵌入通过将离散的关联实体和关系以嵌入的形式进行表示,实现了知识图谱中实体语义特征的数值化,方便了知识图谱在下游任务的应用,如知识图谱补全、知识问答、推荐系统等。然而,知识图谱在下游任务的应用效果直接取决于知识图谱嵌入的质量。因此,如何提高知识图谱中实体嵌入的质量,是知识图谱嵌入研究中重点关注的问题之一。目前的实体嵌入研究忽视了知识图谱自身中蕴含的丰富语义信息,如实体类型、本体等。实际上,这
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知识图谱嵌入通过将离散的关联实体和关系以嵌入的形式进行表示,实现了知识图谱中实体语义特征的数值化,方便了知识图谱在下游任务的应用,如知识图谱补全、知识问答、推荐系统等。然而,知识图谱在下游任务的应用效果直接取决于知识图谱嵌入的质量。因此,如何提高知识图谱中实体嵌入的质量,是知识图谱嵌入研究中重点关注的问题之一。目前的实体嵌入研究忽视了知识图谱自身中蕴含的丰富语义信息,如实体类型、本体等。实际上,这些语义信息更为规范、准确地定义了实体的内涵和外延,纳入这些语义信息可以提高实体嵌入的质量。有鉴于此,提出了语义方面感知的知识图谱嵌入模型（Semantic Aspect-aware Knowledge Graph Embedding,SAKGE）,通过深入挖掘实体类型包含的语义信息,提出语义方面的概念将实体类型的语义和实体邻域三元组的语义对接融合,并在此基础上为实体嵌入聚合这两种信息。SAKGE设计了四种语义方面导向的实体邻域语义关联发现策略,分别是全感知策略、随机归属策略、基于全局统计的发现策略和聚类策略。SAKGE设计了一种两级的层级注意力机制,第一级是语义方面级注意力,负责感知不同的语义方面对实体的重要性,第二级是三元组级注意力,负责感知不同的三元组在所属语义方面下的重要性。基于该细粒度的机制有层次地聚合实体邻域三元组,为分配注意力系数的过程增加可解释性。为评估SAKGE生成的知识图谱嵌入的质量,在FB15k、FB15k-237、NELL-995数据集上进行链接预测任务的测试。实验结果表明,相比于现有方法SAKGE在多个指标上有明显提升,MRR指标提升2.45%至7.66%,Hits@10指标提升3.09%至4.26%,Hits@3指标提升2.38%至4.03%,具有更好的嵌入质量。
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