NSL OpenIR  > 中国科学院成都文献情报中心  > 信息技术部
一种基于主题特征的自适应知识表示方法
陈文杰
2020
Source Publication计算机工程
Volume3Issue:5Pages:15
Abstract

自从基于翻译的表示学习模型TransE被提出后,一系列模型对TransE进行改进和补充,如TransH、TransG等。然而,这类模型往往孤立学习三元组信息,忽略了实体和关系相关的描述文本、类别信息。为此,本文提出了TransATopic,该模型在学习三元组的同时有机融合了关系上丰富的描述文本信息,有效增强了知识图谱的表示效果。TransATopic一方面采用了基于主题模型和变分自编器的关系向量构建方法,根据关系上的主题分布信息将同一关系表示为不同的实值向量;另一方面将损失函数中的距离度量由欧式距离改进为更为灵活的马氏距离,实现向量不同维权重的自适应赋值。实验表明,相比TransE模型,TransATopic在链路预测和三元组分类等任务的各项指标上取得了显著的提升。

Keyword知识图谱 表示学习 主题模型 变分自编码器 马氏距离
Indexed ByCSCD
Language中文
Citation statistics
Document Type期刊论文
Identifierhttp://ir.las.ac.cn/handle/12502/11321
Collection中国科学院成都文献情报中心_信息技术部
Recommended Citation
GB/T 7714
陈文杰. 一种基于主题特征的自适应知识表示方法[J]. 计算机工程,2020,3(5):15.
APA 陈文杰.(2020).一种基于主题特征的自适应知识表示方法.计算机工程,3(5),15.
MLA 陈文杰."一种基于主题特征的自适应知识表示方法".计算机工程 3.5(2020):15.
Files in This Item: Download All
File Name/Size DocType Version Access License
一种基于主题特征的自适应知识表示方法_陈(737KB)期刊论文作者接受稿开放获取CC BY-NC-SAView Download
Related Services
Recommend this item
Bookmark
Usage statistics
Export to Endnote
Google Scholar
Similar articles in Google Scholar
[陈文杰]'s Articles
Baidu academic
Similar articles in Baidu academic
[陈文杰]'s Articles
Bing Scholar
Similar articles in Bing Scholar
[陈文杰]'s Articles
Terms of Use
No data!
Social Bookmark/Share
File name: 一种基于主题特征的自适应知识表示方法_陈文杰.pdf
Format: Adobe PDF
All comments (0)
No comment.
 

Items in the repository are protected by copyright, with all rights reserved, unless otherwise indicated.