【摘 要】
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传统特征提取方法大多基于嵌入表达,常忽略了路径语义;基于关系路径的推理方法多考虑单一路径,性能仍有提升空间。为进一步提升知识推理能力,使用自定义的卷积神经网络框架编码随机游走生成的多条路径,利用双向长短期记忆网络的隐藏状态合并向量序列,结合注意力机制实现差异化的多路径语义信息集成,计算候选关系与实体对的概率得分,用于判断三元组是否成立。NELL995和FB15k-237数据集上的链路预测结果证明方案可行,F1等指标相比主流模型也有一定优势;进一步在大型数据集和稀疏数据集上验证方案可行。
【机 构】
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闽江学院计算机与控制工程学院,福州墨尔本理工职业学院信息工程系,福建农业职业技术学院教学科研处,福建工程学院信息科学与工程学院,福州墨尔本理工职业学院现代教育技术中心
【基金项目】
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中国高等教育学会2020年度中外合作办学研究课题(ZWHZBX202003).
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传统特征提取方法大多基于嵌入表达,常忽略了路径语义;基于关系路径的推理方法多考虑单一路径,性能仍有提升空间。为进一步提升知识推理能力,使用自定义的卷积神经网络框架编码随机游走生成的多条路径,利用双向长短期记忆网络的隐藏状态合并向量序列,结合注意力机制实现差异化的多路径语义信息集成,计算候选关系与实体对的概率得分,用于判断三元组是否成立。NELL995和FB15k-237数据集上的链路预测结果证明方案可行,F1等指标相比主流模型也有一定优势;进一步在大型数据集和稀疏数据集上验证方案可行。
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