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知識(shí)圖譜表示學(xué)習(xí)通過(guò)將實(shí)體和關(guān)系嵌入連續(xù)低維的語(yǔ)義空間中，獲取實(shí)體和關(guān)系的語(yǔ)義關(guān)聯(lián)信息。設(shè)計(jì)一種融合實(shí)體類別信息的類別增強(qiáng)知識(shí)圖譜表示學(xué)習(xí) CEKGRL）模型，構(gòu)建基于結(jié)構(gòu)與基于類別的實(shí)體表示，通過(guò)注意力機(jī)制捕獲實(shí)體類別和三元組關(guān)系之間的潛在相關(guān)性，結(jié)合不同實(shí)體類別對(duì)于某種特定關(guān)系的重要程度及實(shí)體類別信息進(jìn)行知識(shí)表示學(xué)習(xí)。在知識(shí)圖譜補(bǔ)全和三元組分類任務(wù)中的實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明， CEKGRL模型在Meanrank和Hia0評(píng)估指標(biāo)上均取得明顯的性能提升，尤其在實(shí)體預(yù)測(cè)任務(wù)的 Filter設(shè)置下相比TKRL模型約分別提升了235%和72個(gè)百分點(diǎn)，具有更好的知識(shí)表示學(xué)習(xí)性能。
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