【摘 要】
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[目的]系统揭示知识图谱表示模型的内在原理和影响因素,探究其在特定任务上的效果差异.[方法]面向链接预测任务,采用对比研究方法,比较基于翻译的知识图谱表示模型和基于语义匹配的知识图谱表示模型在FB15K、WN18、FB15K-237和WN18RR这4个数据集上的效果差异.[结果]在Hits@1指标上,TuckER模型在WN18、FB15K-237、WN18RR数据集上取得最优值(分别为0.946 0、0.263 3和0.443 0);ComplEx模型在FB15K数据集上取得了最优值(0.731 4).[
【机 构】
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中南财经政法大学信息与安全工程学院武汉430073
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[目的]系统揭示知识图谱表示模型的内在原理和影响因素,探究其在特定任务上的效果差异.[方法]面向链接预测任务,采用对比研究方法,比较基于翻译的知识图谱表示模型和基于语义匹配的知识图谱表示模型在FB15K、WN18、FB15K-237和WN18RR这4个数据集上的效果差异.[结果]在Hits@1指标上,TuckER模型在WN18、FB15K-237、WN18RR数据集上取得最优值(分别为0.946 0、0.263 3和0.443 0);ComplEx模型在FB15K数据集上取得了最优值(0.731 4).[局限]由于篇幅限制,实证研究仅比较了知识图谱表示模型在链接预测任务和知识库问答上的效果,尚未比较在信息检索、推荐系统等任务上的差异.[结论]基于翻译的知识图谱表示模型和基于语义匹配的知识图谱表示模型存在显著差异,知识图谱表示模型的得分函数、负采样和优化方法等模型结构,以及训练数据比例等因素对其在链接预测任务上的效果存在显著影响.
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