【摘 要】
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知识图谱嵌入将离散的符号化实体和关系映射到连续的低维空间中,使后续的任务(如推理、图谱补全等)可以通过代数运算的方式进行.大体而言,知识图谱嵌入可以分成2类主流方法:平移距离模型和语义匹配模型.从知识图谱的图结构出发,可以分析平移距离模型的学习瓶颈,进而得出结论,即平移距离模型的缺点是没有区别对待实体在头部和尾部2个位置所应有的不同语义.据此,提出位置敏感的嵌入表示(location-sensit
【机 构】
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中国科学院自动化研究所精密感知与控制中心,中国科学院大学
【基金项目】
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科技创新2030—“新一代人工智能”重大项目(2018AAA0102100).
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知识图谱嵌入将离散的符号化实体和关系映射到连续的低维空间中,使后续的任务(如推理、图谱补全等)可以通过代数运算的方式进行.大体而言,知识图谱嵌入可以分成2类主流方法:平移距离模型和语义匹配模型.从知识图谱的图结构出发,可以分析平移距离模型的学习瓶颈,进而得出结论,即平移距离模型的缺点是没有区别对待实体在头部和尾部2个位置所应有的不同语义.据此,提出位置敏感的嵌入表示(location-sensitive embedding, LSE)模型.与现有模型不同的是, LSE仅对头部实体进行由不同关系决定的
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