基于矩阵投影的知识图谱实体与关系表示(摘要)
知识图谱包含实体和关系的结构化信息.虽然现有的知识图谱已经拥有上百万的实体和上亿的关系,但是它还是远远未完善的.知识图谱完善的目的是通过已有的知识图谱内部的信息在实体之间进行链接预测,挖掘未知的关系.采用将知识图谱中的实体和关系进行向量表示的方法.目前,如TransE和TrasnH这样的模型通过将关系当做主语实体和宾语实体之间的一种平移关系,对实体和关系进行向量表示.这些模型在大规模的知识图谱上简单有效.注意到这些模型简单地将实体和关系在同一个语义空间中进行表示.事实上,一个实体可能会有很多方面的意义.对于不同的关系,一个实体可能表现出不同方面的特性.
知识图谱 实体 关系 向量表示 矩阵投影
林衍凯
清华大学计算机科学与技术系
国内会议
成都
中文
301-301
2015-06-03（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）