【摘 要】
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知识图谱是一种典型的多关系结构,由许多实体和关系组成。现有的知识图谱大多都非常稀疏,还不够完整。因此知识图谱补全任务应运而生,旨在通过原有知识图谱中的事实对那些可能存在的隐藏关系进行预测。常见的知识图谱补全方法,采用嵌入表示学习的模型借助三元组中实体、关系嵌入表示向量的近距离假设对隐藏关系进行预测。这类方法针对封闭世界知识图谱补全能发挥出较好的效用,但是针对开放世界知识图谱中的新实体类型与相关关系
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知识图谱是一种典型的多关系结构,由许多实体和关系组成。现有的知识图谱大多都非常稀疏,还不够完整。因此知识图谱补全任务应运而生,旨在通过原有知识图谱中的事实对那些可能存在的隐藏关系进行预测。常见的知识图谱补全方法,采用嵌入表示学习的模型借助三元组中实体、关系嵌入表示向量的近距离假设对隐藏关系进行预测。这类方法针对封闭世界知识图谱补全能发挥出较好的效用,但是针对开放世界知识图谱中的新实体类型与相关关系的预测效果较差。为此针对上述开放世界知识图谱补全中的问题,本文提出了一种面向开放世界知识图谱的胶囊网络模型Caps-OWKG。模型对原有知识图谱进行编码获得实体的结构性向量,又对实体的描述信息进行编码获得实体的描述性向量,将两种向量融合后得到新的表示向量,并经过胶囊网络处理后,获得三元组真实性的概率。Caps-OWKG通过新实体的描述信息作为桥梁与原始知识图谱建立联系,这种方法有效但还略显单一,没有更好的挖掘新实体与原始知识图谱的潜在关系。为此,本文构建了一个包括开放世界知识图谱中所有实体、关系和描述的异构信息网络,并提出了一种基于异构信息网络的知识图谱表示学习模型,利用图卷积神经网络对异构信息网中的节点进行编码,再利用两个不同的解码层完成新实体的分类和预测两个任务,实现对知识图谱的补全。
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