基于卷积神经网络的知识图谱补全方法研究

作者：王维美; 陈恒; 史一民; 李冠宇

来源：计算机应用与软件, 2021, 38(04): 250-255.

• 知识图谱
• 知识图谱补全
• 卷积神经网络
• 链接预测
• 三元组分类

知识图谱是事实三元组的集合,其表示形式为(头实体,关系,尾实体)。为了补全知识图谱中缺失的实体和关系,提出一种基于卷积神经网络的知识图谱补全方法。使用传统嵌入模型训练三元组,得到实体向量和关系向量;将三元组表示成3列矩阵,作为卷积神经网络的输入,卷积后得到三元组的特征表示图;连接所有特征图和权重向量进行点乘得到每个三元组的得分,得分越低证明三元组越正确。实验采用数据集WN18RR、FB15K-237、FB15K分别进行链接预测和三元组分类实验。实验结果表明,与其他方法相比,该方法在Mean Rank和Hit@10指标上都取得了更好的实验结果,证明其可以有效提高三元组预测精度。

• 单位
  大连海事大学; 大连外国语大学