基于上下文时序关联的时序知识图谱嵌入方法

陈小英; 熊盛武; 王盛; 张士伟

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基于上下文时序关联的时序知识图谱嵌入方法

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时序知识图谱的嵌入表示是知识工程领域的研究热点之一,现有的时序嵌入模型大多通过不同的方式将时间信息融入静态嵌入模型中,以此学习实体和关系的时间演化过程,但是难以挖掘和学习细粒度的时序关联信息。因此本文在之前研究的基础上,提出一种在复数空间下上下文时序关联的时序图谱嵌入表示模型,将细粒度时序信息细分为知识开始时间的相关性和知识时间间隔的一致性。设计了一种上下文感知时序关联信息挖掘方法,筛选语义相似的上下文四元组,挖掘训练四元组中包含的时间信息与上下文四元组时序关联信息,增强嵌入模型对于细粒度时序信息的学习。将本文方法与已有的方法在两个公开的时序知识图谱数据集YAGO11k和Wikidata12k上进行了实验。实验结果表明,对于MRR(mean reciprocal rank)和Hits@k(k=1,3,10)指标,本文方法与已有方法相比都有一定的提升。

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来源
《武汉大学学报：理学版》 |2023年第2期|249-257|共9页
作者
陈小英; 熊盛武; 王盛; 张士伟;
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作者单位

武汉理工大学计算机与人工智能学院;

湖北武汉430070;

武汉工商学院人工智能学院;

湖北武汉430070;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类信息处理（信息加工）;
关键词
时序知识图谱; 时序关联; 上下文感知; 知识表示学习; 链接预测;

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