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摘要
针对知识图谱中定义域值域约束补全问题,将其转化成链接预测问题并使用基于知识图谱嵌入模型预测缺失数据。针对定义域值域约束补全问题的结构,在两种基于翻译的知识图谱嵌入模型TransE和RotatE基础上给出了两种高效的约束补全方法 DCaT-T和DCaTR。特别地,为提升补全方法的预测性能,DCaT-T与DCaT-R方法均采用了两阶段的训练方法。实验结果表明,DCaT-T和DCaT-R优于类型预测方法 SDType,DCaT-T方法优于同在TransE基础上实现的嵌入表示模型ConnectE类型预测方法,并且两阶段的训练方法能够进一步提高模型的预测能力。
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