多关系下图自注意机制增强的知识表示学习

TP391; 知识图谱为表示多关系型数据的异构图.已有知识表示学习方法通过增加实体和关系嵌入之间的交互提高知识三元组表达能力,但无法使其蕴含多层次语义,即特定关系下实体具有的多重关联属性.图神经网络利用结构信息为实体的邻居节点分配权重,但无法对实体和邻居之间的复杂交互进行更精准的消息传递.为此,提出了基于自注意机制的知识表示学习模型(CompESAT),为聚合了邻居信息的复合实体引入自注意机制,依据不同邻居贡献度的变化动态更新实体表示.该模型编码器定义了多个图注意机制层来处理复合实体的多重局部特征,自适应地学习复合实体嵌入.解码器补充解码三元组的全局特征.链接预测任务中该模型在FB15k-23...

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Bibliographic Details
Published in计算机工程与应用 Vol. 60; no. 12; pp. 136 - 143
Main Authors 刘冬帅, 安敬民, 孟繁琛, 李冠宇
Format Journal Article
LanguageChinese
Published 大连东软信息学院 计算机与软件学院,辽宁 大连 116023 15.06.2024
大连海事大学 信息科学技术学院,辽宁 大连 116026%大连海事大学 信息科学技术学院,辽宁 大连 116026
Subjects
heterogeneous links
multi-level semantics
邻域聚合
知识表示学习
多层次语义
图结构
自注意机制
knowledge representation learning
graph structure
neigh-borhood aggregation
self attention mechanism
异构链接
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ISSN1002-8331
DOI10.3778/j.issn.1002-8331.2303-0164

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Summary:TP391; 知识图谱为表示多关系型数据的异构图.已有知识表示学习方法通过增加实体和关系嵌入之间的交互提高知识三元组表达能力,但无法使其蕴含多层次语义,即特定关系下实体具有的多重关联属性.图神经网络利用结构信息为实体的邻居节点分配权重,但无法对实体和邻居之间的复杂交互进行更精准的消息传递.为此,提出了基于自注意机制的知识表示学习模型(CompESAT),为聚合了邻居信息的复合实体引入自注意机制,依据不同邻居贡献度的变化动态更新实体表示.该模型编码器定义了多个图注意机制层来处理复合实体的多重局部特征,自适应地学习复合实体嵌入.解码器补充解码三元组的全局特征.链接预测任务中该模型在FB15k-237数据集上各项评价指标均有提升,MRR和Hit@10分别提升了0.042和0.045;在WN18RR数据集上,Hit@10提升了0.069.
ISSN:1002-8331
DOI:10.3778/j.issn.1002-8331.2303-0164