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基于翻譯的表示學習模型 Transe被提出后，研究者提出一系列模型對其進行改進和補充，如 Transh、 TransgTransr等。然而，這類模型往往孤立學習三元組信息，忽略了實體和關(guān)系相關(guān)的描述文本和類別信息。基于主題特征構(gòu)建 Transatopic模型，在學習三元組的同時融合關(guān)系中的描述文本信息，以增強知識圖譜的表示效果。采用基于主題模型和變分自編器的關(guān)系向量構(gòu)建方法，根據(jù)關(guān)系上的主題分布信息將同一關(guān)系表示為不同的實值向量，同時將損失函數(shù)中的距離度量由歐式距離改進為馬氏距離，從而實現(xiàn)向量不同維權(quán)重的自適應(yīng)賦值。實驗結(jié)果表明在應(yīng)用于鏈路預(yù)測和三元組分類等任務(wù)時， Transa Topic模型的 Mean Rank HITS@5和HITS@10指標較 Transe模型均有顯著改進。
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