關(guān)系推理是知識庫構(gòu)建的關(guān)鍵技術(shù)之一,典型應用場景包括關(guān)系預測和實體鏈接等.關(guān)系推理研究的問題是如何利用知識庫中已有的知識推理得到新的知識.當前主流知識庫采用的推理模型包括潛在因子模型和隨機游走模型.前者將實體和關(guān)系映射到一個低維實數(shù)向量空間,通過向量相似度計算實現(xiàn)推理.后者基于一階謂詞邏輯進行實體間的關(guān)系推理,通過隨機算法降低算法復雜度.比較而言,前者由于需要進行大規(guī)模矩陣運算而計算復雜度較高,后者則因為采用了隨機采樣方法,難以完全利用知識庫中已有的結(jié)構(gòu)化信息,而導致召回率較低.通過研究現(xiàn)有隨機游走模型基本假設存在的問題,提出了兩項新的推理建模假設.首先,以PRA為代表的隨機游走模型采用關(guān)系單向性假設,將知識庫中的實體關(guān)系三元組視為一階Horn子句,將關(guān)系處理為主語和賓語間的偏序關(guān)系,該文提出的假設是,盡管實體間的關(guān)系從字面和句法上具有方向性,但關(guān)系所包含的信息對兩側(cè)實體而言具有語義上的雙向性,允許關(guān)系推理算法利用從賓語到主語的逆向關(guān)系語義進行知識推理;其次,PRA算法采用一階謂詞邏輯進行推理,并通過引入一個隨機采樣機制來避免窮舉搜索和提高計算速度,該文認為這是導致PRA算法及類似算法無法完全利用知識庫中已有信息的一個主要原因,據(jù)此提出了一個新的假設,即知識庫中特定關(guān)系子網(wǎng)的拓撲結(jié)構(gòu)所包含的信息可以被利用來改善隨機游走模型的關(guān)系推理結(jié)果,為驗證上述假設的有效性,提出了一種基于雙層隨機游走策略的關(guān)系推理新算法,在WN18、FB15K和FB40K等公開數(shù)據(jù)集上的實驗結(jié)果表明,該算法能夠有效地提高基于隨機游走的關(guān)系推理模型的準確性和召回率,性能顯著優(yōu)于當前主流的基于潛在因子模型的關(guān)系推理算法.
【文章目錄】：
1 引言
2 相關(guān)工作
    2.1 潛在因子模型
    2.2 隨機游走模型
    2.3 本文工作與相關(guān)工作的關(guān)系
3 基于雙層隨機游走的關(guān)系推理算法
    3.1 算法設計思想概述
    3.2 全局關(guān)系推理算法
    3.3 局部關(guān)系推理算法
    3.4 推理結(jié)果融合算法
    3.5 算法復雜度分析
4 實驗結(jié)果與分析
    4.1 實驗數(shù)據(jù)
    4.2 實驗方法與評價指標
    4.3 算法性能綜合測評
    4.4 局部關(guān)系推理機制的影響分析
5 結(jié)束語
Background

【參考文獻】

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本文編號：2850790