科研之友
微信
新浪微博
Facebook
分享链接
摘要
为解决现有的链接预测模型不能有效考虑三元组之间潜在关系的局限性，提出了一种融合图注意力网络（Graph Attention Networks,GAT）和胶囊神经网络（Capsules Noural Networks,CapsNet）的知识图谱链接预测模型，使用图注意力捕获每个实体邻域中的实体和关系特征，引入胶囊神经网络来解码三元组，通过胶囊神经网络节点嵌入特征的学习，生成连续向量与权重向量做点积运算，再构建评分函数用于判断三元组的准确性。在WN18RR和FB15K-237数据集上进行实验，结果表明该模型可以有效处理链接预测任务。
- 单位
