共 5 条
- [5] Typed tensor decomposition of knowledge bases for relation extraction. Kai-Wei Chang,Wen-tau Yih,Bishan Yang,Christopher Meek. Proceedings of the 2014 Conference on Empirical Methods in Natural Language Processing （EMNLP） . 2014
路径张量分解的知识图谱推理算法
被引：17
作者：
吴运兵
[1
]
朱丹红
[1
]
廖祥文
[1
,2
]
张栋
[1
]
林开标
[3
]
机构：
[1] 福州大学数学与计算机科学学院
[2] 福州大学福建省网络计算与智能信息处理重点实验室
[3] 厦门理工学院计算机与信息工程学院
来源：
关键词：
张量分解;
路径推理;
知识图谱;
路径排列算法(PRA);
D O I：
10.16451/j.cnki.issn1003-6059.201705010
中图分类号：
TP18 [人工智能理论];
学科分类号：
081104 ;
0812 ;
0835 ;
1405 ;
摘要：
现有张量分解技术在用于知识图谱学习和推理过程中时,只考虑知识图谱中实体与实体间的直接关系,忽略知识图谱图形结构的特点.因此,文中提出基于路径张量分解的知识图谱推理算法(PRESCAL),利用路径排列算法(PRA)获得知识图谱中各实体对间的关系路径.然后对实体对间的关系路径进行张量分解,并在优化更新过程中采用交替最小二乘法.实验表明,在路径问题回答任务和实体链接预测任务中,PRESCAL可以取得较好的预测准确率.
引用
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页码：473 / 480
页数：8
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