基于多跳路径的知识库补全

doi:10.13209/j.0479-8023.2021.103

北京大学学报自然科学版 ›› 2022, Vol. 58 ›› Issue (1): 7-12.DOI: 10.13209/j.0479-8023.2021.103

基于多跳路径的知识库补全

王引苗, 韩志敏^†

杭州电子科技大学自动化学院人工智能研究所, 杭州 310018

收稿日期:2021-06-08 修回日期:2021-08-13 出版日期:2022-01-20 发布日期:2022-01-20
通讯作者: 韩志敏, E-mail: hanzm(at)hdu.edu.cn
基金资助:
国家重点研发计划(2018AAA0101601)资助

Knowledge Bases Completion Based on Multi-hop Paths

WANG Yinmiao, HAN Zhimin^†

Artificial Intelligence Institute, School of Automation, Hangzhou Dianzi University, Hangzhou 310018

Received:2021-06-08 Revised:2021-08-13 Online:2022-01-20 Published:2022-01-20
Contact: HAN Zhimin, E-mail: hanzm(at)hdu.edu.cn

摘要/Abstract

摘要：

为了对知识库(KBs)进行补全, 提出一种新的基于路径的推理方法, 使用注意力机制, 将实体与其类型相结合, 共同对路径中的实体进行表示, 并使用注意力机制对每条路径预测的关系向量与给定关系的表示向量之差的绝对值进行汇总来计算模型的置信度。在基准数据集WN18RR和FB15k-237上的实验结果表明, 与现有的基于路径的关系推理方法相比, 所提方法具有更好的性能。

关键词: 知识库(KBs)补全, 基于路径的推理, 注意力机制

Abstract:

In order to complement knowledge bases (KBs), the authors propose a new path-based reasoning method, which uses the attention mechanism to combine entities and their types to represent the entities in the path and use the attention mechanism to summarize the absolute value of the difference between the relationship vector predicted by each path and the representation vector of the given relationship to calculate the confidence of the model. The results of experiment on benchmark data sets WN18RR and FB15k-237 show that the proposed model has better performance than the existing path-based relational reasoning methods.

Key words: knowledge bases (KBs) completion, path-based reasoning, attention mechanism

王引苗, 韩志敏. 基于多跳路径的知识库补全[J]. 北京大学学报自然科学版, 2022, 58(1): 7-12.

WANG Yinmiao, HAN Zhimin. Knowledge Bases Completion Based on Multi-hop Paths[J]. Acta Scientiarum Naturalium Universitatis Pekinensis, 2022, 58(1): 7-12.

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[1]	王瑞, 梁建国, 花嵘. 基于多尺度特征解析的放射学报告生成方法[J]. 北京大学学报自然科学版, 2024, 60(1): 71-78.
[2]	李超, 侯霞, 乔秀明. 融合知识的文博领域低资源命名实体识别方法研究[J]. 北京大学学报自然科学版, 2024, 60(1): 13-22.
[3]	丁娜, 刘鹏, 邵惠鹏, 王学奎. 双向注意力文本关键词匹配法条推荐[J]. 北京大学学报自然科学版, 2024, 60(1): 79-88.
[4]	田原, 庞骁, 赵文祎, 常啸寅, 程楚云, 邹佩, 曹晓澄. 基于Transformer的滑坡短期位移预测模型[J]. 北京大学学报自然科学版, 2023, 59(2): 197-210.
[5]	高晓倩, 周夏冰, 张民. 基于多信息感知的多方对话问答方法[J]. 北京大学学报自然科学版, 2023, 59(1): 21-29.
[6]	苏丰龙, 孙承哲, 景宁. 融合上下文的残差门卷积实体抽取[J]. 北京大学学报自然科学版, 2022, 58(1): 69-76.
[7]	马超, 万璋, 张玉洁, 徐金安, 陈钰枫. 引入图像信息的多模态复述生成模型[J]. 北京大学学报自然科学版, 2022, 58(1): 45-53.
[8]	万璋, 张玉洁, 刘明童, 徐金安, 陈钰枫. 融合物体空间关系机制的图像摘要生成方法[J]. 北京大学学报自然科学版, 2021, 57(1): 75-82.
[9]	吴瑞萦, 孔芳. 融合篇章表征的事件指代消解研究[J]. 北京大学学报自然科学版, 2020, 56(1): 82-88.
[10]	贾云龙, 韩东红, 林海原, 王国仁, 夏利. 面向微博用户的消费意图识别算法[J]. 北京大学学报自然科学版, 2020, 56(1): 68-74.
[11]	田珂珂, 周瑞莹, 董浩业, 印鉴. 基于编码器共享和门控网络的生成式文本摘要方法[J]. 北京大学学报自然科学版, 2020, 56(1): 61-67.
[12]	刘明童, 张玉洁, 张姝, 孟遥, 徐金安, 陈钰枫. 联合自编码任务的多机制融合复述生成模型[J]. 北京大学学报自然科学版, 2020, 56(1): 53-60.
[13]	刘明童, 张玉洁, 徐金安, 陈钰枫. 基于句法结构的神经网络复述识别模型[J]. 北京大学学报自然科学版, 2020, 56(1): 45-52.
[14]	黄炎, 孙海丽, 徐科, 余晓阳, 王同洋, 张新访, 路松峰. 基于主题约束的篇章级文本生成方法[J]. 北京大学学报自然科学版, 2020, 56(1): 9-15.
[15]	李兰君, 周俊生, 顾颜慧, 曲维光. 基于改进孪生网络结构的相似法律案例检索研究[J]. 北京大学学报自然科学版, 2019, 55(1): 84-90.

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