本文關(guān)鍵詞： 張量分解 路徑推理 知識(shí)圖譜 路徑排列算法(PRA)　出處：《模式識(shí)別與人工智能》2017年05期 　論文類型：期刊論文

【摘要】：現(xiàn)有張量分解技術(shù)在用于知識(shí)圖譜學(xué)習(xí)和推理過(guò)程中時(shí),只考慮知識(shí)圖譜中實(shí)體與實(shí)體間的直接關(guān)系,忽略知識(shí)圖譜圖形結(jié)構(gòu)的特點(diǎn).因此,文中提出基于路徑張量分解的知識(shí)圖譜推理算法(PRESCAL),利用路徑排列算法(PRA)獲得知識(shí)圖譜中各實(shí)體對(duì)間的關(guān)系路徑.然后對(duì)實(shí)體對(duì)間的關(guān)系路徑進(jìn)行張量分解,并在優(yōu)化更新過(guò)程中采用交替最小二乘法.實(shí)驗(yàn)表明,在路徑問(wèn)題回答任務(wù)和實(shí)體鏈接預(yù)測(cè)任務(wù)中,PRESCAL可以取得較好的預(yù)測(cè)準(zhǔn)確率.
[Abstract]:In the process of knowledge map learning and reasoning, the existing Zhang Liang decomposition technology only considers the direct relationship between entity and entity in knowledge map, and ignores the characteristics of graphic structure of knowledge map. A knowledge map reasoning algorithm based on path Zhang Liang decomposition is proposed in this paper. The path alignment algorithm is used to obtain the relationship path between the entities in the knowledge map. Then Zhang Liang decomposes the relationship path between the entity pairs. In the process of optimization and updating, the alternating least square method is used. The experimental results show that PRESCAL can obtain better prediction accuracy in path question answer task and entity link prediction task.
【作者單位】： 福州大學(xué)數(shù)學(xué)與計(jì)算機(jī)科學(xué)學(xué)院;福州大學(xué)福建省網(wǎng)絡(luò)計(jì)算與智能信息處理重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室;廈門理工學(xué)院計(jì)算機(jī)與信息工程學(xué)院;
【基金】：國(guó)家自然科學(xué)基金項(xiàng)目青年基金項(xiàng)目(No.61300105) 福建省自然科學(xué)基金項(xiàng)目(No.2017J01755) 福建省引導(dǎo)性項(xiàng)目(No.2016Y0060,2014Y0005) 福建省教育廳科技項(xiàng)目(No.JA15082,JA14243);福建省教育廳中青年教師教育科研項(xiàng)目(No.JAT160077) 廈門留學(xué)人員科研項(xiàng)目(No.XRS201631401)資助~~
【分類號(hào)】：TP18
【正文快照】： Supported by Young Scientists Fund of National Natural Science Foundation of China(No.61300105),Natural Science Foundation ofFujian Province(No.2017J01755),Science Foundation of Fujian Province(No.2016Y0060,2014Y0005),Science and TechnologyProject of the

【參考文獻(xiàn)】

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【共引文獻(xiàn)】

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【二級(jí)參考文獻(xiàn)】

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本文編號(hào)：1464389