【摘 要】
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TransE、TransH和TransG等基于翻译模型的知识图谱表示方法不能很好的处理一对多、多对一和多对多等复杂关系，而且往往孤立的学习三元组忽略了知识图谱的网络结构和语义信息。
【基金项目】
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中国科学院“十三五”信息化项目(XXH13506)
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TransE、TransH和TransG等基于翻译模型的知识图谱表示方法不能很好的处理一对多、多对一和多对多等复杂关系，而且往往孤立的学习三元组忽略了知识图谱的网络结构和语义信息。针对这些问题，本文提出了TransGraph模型，该模型基于TransE能够同时学习三元组和知识图谱网络结构的特征，有效增强了知识图谱的表示效果；为了实现网络结构信息和三元组信息的深度融合，给出了一个向量共享的交叉训练机制。在公开数据集上的实验表明，相比TransE模型，TransGraph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。
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