【摘 要】
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知识图谱嵌入任务旨在为知识图谱中的实体与关系生成低维的、连续的特征向量,使计算机可以通过数学运算来挖掘出知识背后的潜在语义,并应用到三元组补全,实体分类,实体解析等下游任务中。翻译模型是一类简单且有效的知识图谱嵌入模型,受到了研究者的广泛关注,目前比较流行的做法是将翻译模型与知识图谱外的实体描述信息相结合以提高嵌入质量。现有方法大多数使用Word2vec词嵌入来生成实体描述向量,而Word2vec
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知识图谱嵌入任务旨在为知识图谱中的实体与关系生成低维的、连续的特征向量,使计算机可以通过数学运算来挖掘出知识背后的潜在语义,并应用到三元组补全,实体分类,实体解析等下游任务中。翻译模型是一类简单且有效的知识图谱嵌入模型,受到了研究者的广泛关注,目前比较流行的做法是将翻译模型与知识图谱外的实体描述信息相结合以提高嵌入质量。现有方法大多数使用Word2vec词嵌入来生成实体描述向量,而Word2vec词嵌入忽略了词序信息并且依赖于人为提取的关键词的质量,这使得生成的实体词向量缺乏描述文本的上下文语义。另外,翻译模型中使用的负采样方法为随机负采样,容易生成低质量的负三元组,导致实体与关系向量训练不充分。针对以上问题,本文从两个方面展开研究:（1）针对Word2vec提取实体描述语义效果不佳的缺陷,本文提出了利用Bert编码实体描述信息的联合嵌入模型（BEDI-Trans E）。首先,设计了描述向量编码器,依据实体描述的文本长度与实体词在句中的出现频率制定了长文本剪枝策略与向量选取策略,并在Bert模型的输出位置加入了全连接层以降低输出向量的维度;其次,利用Trans E模型作为事实向量编码器,训练生成了事实向量;最后,设计了联合嵌入编码器,对翻译模型的得分函数进行了细分与优化,并将事实向量与描述向量输入其中进行联合学习。本文将BEDI-Trans E与其他模型的嵌入效果进行了对比,验证了模型的有效性。（2）针对翻译模型随机负采样的缺陷,本文提出了基于相似实体的负样本生成器（NSSE）。首先,采用Canopy算法与K-means算法依据实体向量在空间中的距离进行相似性聚类;其次,引入实体的类别信息对同一聚类中的实体进行类别过滤;最后,从同聚类同类别的实体中随机选取替换实体并生成负样本三元组。实验表明,加入NSSE之后的翻译模型相比于原有模型取得了更好的嵌入效果。
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