資料介紹
為準(zhǔn)確表征知識(shí)圖譜中實(shí)體與關(guān)系屬性的關(guān)系,提出一種改進(jìn)的膠囊網(wǎng)絡(luò)知識(shí)圖譜補(bǔ)全方法。將表示多關(guān)系數(shù)據(jù)的三元組轉(zhuǎn)換為矩陣的形式與多個(gè)過(guò)濾器進(jìn)行卷積,產(chǎn)生不同特征圖并重構(gòu)為相應(yīng)的膠囊,每個(gè)膠囊代表一組神經(jīng)元。在此基礎(chǔ)上,通過(guò)路由操作產(chǎn)生維度較小的膠囊,生成連續(xù)向量并將其與權(quán)重向量做點(diǎn)積運(yùn)算,構(gòu)建評(píng)分函數(shù)用于判斷三元組的正確性。采用公開(kāi)數(shù)據(jù)集WN8RRFB15K237、FB15K分別進(jìn)行鏈接預(yù)測(cè)和三元組分類(lèi)實(shí)驗(yàn),結(jié)果表明,與 Distmult、 Complex、 Conve等模型相比,該算法鏈接預(yù)測(cè)性能較優(yōu),與 Transe、 TranslTransr等模型相比,其三元組分類(lèi)準(zhǔn)確率達(dá)到91.5%,具有顯著優(yōu)勢(shì)。
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