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電子發燒友網>電子資料下載>IC資料>模型|Macromodel>融合實體信息的類別增強知識圖譜表示學習模型

融合實體信息的類別增強知識圖譜表示學習模型

2021-04-27 | rar | 1.43 MB | 次下載 | 免費

資料介紹

  知識圖譜表示學習通過將實體和關系嵌入連續低維的語義空間中,獲取實體和關系的語義關聯信息。設計一種融合實體類別信息的類別增強知識圖譜表示學習 CEKGRL)模型,構建基于結構與基于類別的實體表示,通過注意力機制捕獲實體類別和三元組關系之間的潛在相關性,結合不同實體類別對于某種特定關系的重要程度及實體類別信息進行知識表示學習。在知識圖譜補全和三元組分類任務中的實驗結果表明, CEKGRL模型在Meanrank和Hia0評估指標上均取得明顯的性能提升,尤其在實體預測任務的 Filter設置下相比TKRL模型約分別提升了235%和72個百分點,具有更好的知識表示學習性能。

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