【摘 要】
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知识图谱表示学习将实体和关系映射到一个连续的低维空间。传统学习方法是从结构化的三元组学习知识表示,忽略了三元组之外与实体相关的丰富多源信息。针对该问题,提出一种将实体概念描述和图像特征与事实三元组相结合的知识图谱表示学习模型DIRL。首先,利用BERT模型进行实体概念描述的语义表示;其次,使用CNN编码器对图像总体特征进行提取,然后通过基于注意力的方法表示图像特征;最后,将基于概念描述的表示和基于
【机 构】
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辽宁大学信息学院,辽宁大学创新创业学院
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知识图谱表示学习将实体和关系映射到一个连续的低维空间。传统学习方法是从结构化的三元组学习知识表示,忽略了三元组之外与实体相关的丰富多源信息。针对该问题,提出一种将实体概念描述和图像特征与事实三元组相结合的知识图谱表示学习模型DIRL。首先,利用BERT模型进行实体概念描述的语义表示;其次,使用CNN编码器对图像总体特征进行提取,然后通过基于注意力的方法表示图像特征;最后,将基于概念描述的表示和基于图像特征的表示与翻译模型TransR结合起来进行知识图谱表示学习。通过实验验证,DIRL模型优于现有方法
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