TransT公司

TransT:知识图完成的基于类型的多重嵌入表示。基于表示学习的知识图完备化通过将实体和关系嵌入到向量空间中,从已有的知识图中预测出新的实体关系三元组。现有的方法大多着眼于三元组的结构信息,并最大化它们的可能性。然而,它们忽略了大多数知识图中包含的语义信息和语义信息所表示的先验知识。为了克服这一缺陷,我们提出了一种将结构化信息和描述实体类别的实体类型相结合的方法。该方法从实体类型中构造关系类型,并利用相关实体和关系基于类型的语义相似性来获取实体和关系的先验分布。该方法利用基于类型的先验分布,生成不同上下文中每个实体的多个嵌入表示,并估计实体和关系预测的后验概率。大量的实验表明,我们的方法优于以前基于语义的方法。本文的源代码可以从https://github.com/shh/transt。

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