【摘 要】
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知识是人类认识世界过程中总结出来的客观事实,庞大的互联网中蕴藏着各式各样丰富的知识。非结构化的知识难以被管理和利用,知识图谱可以将知识组织为结构化数据,而知识图谱的表示学习可以帮助计算机理解知识。知识图谱的表示学习是指将知识图谱中的实体以及关系嵌入低维稠密向量空间,并且需要在保证知识准确性的前提下尽可能的嵌入更多的语义信息。知识的表示具有复杂性以及不稳定性,这就对知识的表示带来了巨大的挑战。首先,
【基金项目】
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国家自然科学基金（61772268）; 高安全系统的软件开发与验证技术工业和信息化部重点实验室（NJ2018014）; 华为创新DBIRP（CCF-HUAWEIDBIR2020001A）项目
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知识是人类认识世界过程中总结出来的客观事实,庞大的互联网中蕴藏着各式各样丰富的知识。非结构化的知识难以被管理和利用,知识图谱可以将知识组织为结构化数据,而知识图谱的表示学习可以帮助计算机理解知识。知识图谱的表示学习是指将知识图谱中的实体以及关系嵌入低维稠密向量空间,并且需要在保证知识准确性的前提下尽可能的嵌入更多的语义信息。知识的表示具有复杂性以及不稳定性,这就对知识的表示带来了巨大的挑战。首先,现有的知识图谱表示学习模型的度量方法存在局限性,不能准确评估模型的知识表示性能。其次,传统的知识嵌入模型仅仅考虑每一个独立的事实三元组,而没有将每一个实体与知识图谱中其他实体相关联。最后,传统欧式空间下的知识建模已经被证明因为过于严格的约束和数学表达,不能有效的表示知识。本文基于上述三个挑战分别提出研究的主要内容。（1）对现有的经典知识表示方法进行了细粒度评估校验,真实评估各个模型在知识工程下游任务的性能,并建立了一个统一的评价机制。（2）提出了一种基于文本增强的知识图谱表示学习方法。该模型通过Transformer编码器对实体和关系的文本描述信息进行预处理,并将其输入图卷积神经网络中学习知识的表示。（3）在前两部分研究工作的基础上,提出了双曲空间下文本增强的知识图谱表示学习模型。其主要思想是结合实体描述的丰富语义信息以及双曲空间特性对知识进行建模,进一步提高知识的表示能力。所有模型都在基准数据集上进行试验,并对模型细节进行了详尽的分析评估。实验结果表明现有的知识图谱评估方法高估了传统知识图谱表示方法性能。本文根据常规度量方法以及所提出的统一评价机制对提出的两种模型进行评估,两者性能明显优于现有的其他表示方法。
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