本文選題：統(tǒng)計(jì)關(guān)系學(xué)習(xí) + 關(guān)系推理��； 參考：《計(jì)算機(jī)研究與發(fā)展》2017年08期

【摘要】：基于知識(shí)表示的關(guān)系推理方法研究是近年來統(tǒng)計(jì)關(guān)系學(xué)習(xí)和知識(shí)圖譜領(lǐng)域共同關(guān)注的熱點(diǎn).通過對(duì)當(dāng)前流行的基于知識(shí)表示的推理模型進(jìn)行比較,分析了現(xiàn)有模型所普遍采用的基本假設(shè)存在的不合理之處,即忽視了實(shí)體與關(guān)系在語義上的多樣性.據(jù)此提出了一種新的關(guān)系推理建模假設(shè):實(shí)體對(duì)之間的每種關(guān)系反映的是兩側(cè)實(shí)體在某些特定方面的語義關(guān)聯(lián),通過對(duì)實(shí)體向量的語義方面要素進(jìn)行選擇性加權(quán),可以實(shí)現(xiàn)對(duì)不同關(guān)系語義的表示和區(qū)分.根據(jù)該假設(shè)提出了一種新的關(guān)系推理建模方法,采用非線性變換的方法來解決表示學(xué)習(xí)中的語義分辨率問題.在公開數(shù)據(jù)集上的實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明:所提出的算法對(duì)復(fù)雜關(guān)系類型和相關(guān)實(shí)體具有良好的語義區(qū)分能力,能有效提高知識(shí)圖譜上的關(guān)系推理準(zhǔn)確率,性能顯著優(yōu)于目前主流的相關(guān)工作.
[Abstract]:The research of relational reasoning based on knowledge representation is a hot topic in the field of statistical relationship learning and knowledge map in recent years. By comparing the current popular reasoning models based on knowledge representation, this paper analyzes the unreasonableness of the basic assumptions commonly used in the existing models, that is, ignoring the semantic diversity of entities and relationships. Based on this, a new relational reasoning model hypothesis is proposed: each relation between entity pairs reflects the semantic association of two sides of entities in some specific aspects, which is selectively weighted by the semantic elements of entity vectors. The representation and differentiation of different relational semantics can be realized. Based on this assumption, a new modeling method of relational reasoning is proposed, which uses nonlinear transformation to solve the problem of semantic resolution in representation learning. Experimental results on open datasets show that the proposed algorithm has good semantic differentiation ability for complex relation types and related entities, and can effectively improve the accuracy of relational reasoning on knowledge atlas. Performance is significantly superior to current mainstream related work.
【作者單位】： 電子科技大學(xué)信息與軟件工程學(xué)院;
【基金】：國家自然科學(xué)基金項(xiàng)目(61133016,U1401257) 四川省高新技術(shù)及產(chǎn)業(yè)化面上項(xiàng)目(2017GZ0308)~~
【分類號(hào)】：TP181

【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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【相似文獻(xiàn)】

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本文編號(hào)：2047963