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基于翻譯的表示學習模型 Transe被提出后，研究者提出一系列模型對其進行改進和補充，如 Transh、 TransgTransr等。然而，這類模型往往孤立學習三元組信息，忽略了實體和關系相關的描述文本和類別信息。基于主題特征構建 Transatopic模型，在學習三元組的同時融合關系中的描述文本信息，以增強知識圖譜的表示效果。采用基于主題模型和變分自編器的關系向量構建方法，根據關系上的主題分布信息將同一關系表示為不同的實值向量，同時將損失函數中的距離度量由歐式距離改進為馬氏距離，從而實現向量不同維權重的自適應賦值。實驗結果表明在應用于鏈路預測和三元組分類等任務時， Transa Topic模型的 Mean Rank HITS@5和HITS@10指標較 Transe模型均有顯著改進。
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