国内刊号:31-1289/TP
国际刊号:1000-3428
发布日期:
作者:马坤, 安敬民, 李冠宇
单位:大连海事大学 信息科学技术学院, 辽宁 大连 116026
关键词:知识图谱补全,图结构,上下文,注意力系数,动态聚合
基金:国家自然科学基金(61976032)
目前关于知识图谱补全的研究通常只进行实体嵌入增强,弱化了关系附加信息对链路预测的影响,并忽略了知识图谱中实体和关系的结构关联关系。为解决上述问题,提出一种动态聚合实体和关系上下文的知识图谱补全模型(DAERC)。采用编码器-解码器结构,获取并筛选最优上下文来增强实体和关系表示。编码器使用改进的图注意力机制设计关系和实体聚合器,以累乘的方式动态聚合上下文信息,并将关系聚合器的输出应用于实体聚合过程,缓解了因独立聚合造成的实体关系交互性较弱的问题。解码器通过不同的评分函数获取每个候选三元组的得分,验证三元组的合理性。实验结果表明,DAERC有效地增强了TransE、ConvE、RotatE这3类知识图谱嵌入模型的实体和关系嵌入表示能力,在FB15k-237和WN18RR数据集上Hits@10指标相较于表现最好的对照CoNE模型分别提升约5.2%、2.1%、1.7%和7.2%、2.3%、2.2%。
来源:2023年第8期
《计算机工程》期刊编辑部