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结合时间映射和卷积神经网络的知识补全: 收藏
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引用; 《成都信息工程大学学报》2022年第1期37卷 55-61页; 作者：陈新元谢晟祎陈庆强刘羽闽江学院计算机与控制工程学院福建福州350121 福州墨尔本理工职业学院信息工程系福建福州350121 福建农业职业技术学院实验实训中心福建福州350300 福建工程学院信息科学与工程学院福州350118 福州墨尔本理工职业学院现代教育技术中心福建福州350121; 现有知识库存在大量缺失事实且事实常携带时间信息。针对主流嵌入表示方法在知识补全时常忽略时间维度的问题,设计一种时间敏感的三元组嵌入表示方法TSKGC(time sensitive knowledge graph completion)。通过为时间戳分配超平面,将时序...; 现有知识库存在大量缺失事实且事实常携带时间信息。针对主流嵌入表示方法在知识补全时常忽略时间维度的问题,设计一种时间敏感的三元组嵌入表示方法TSKGC(time sensitive knowledge graph completion)。通过为时间戳分配超平面,将时序信息合并到实体关系空间中,并进一步将映射后三元组的3列k维矩阵表示用作卷积神经网络的输入,在不同超平面对应的多通道中并行处理,提取三元组特征用于知识补全。在YAGO11k和Wikidata12k数据集上的实验证明,TSKGC具备一定的时间预测能力,并能有效利用时间信息提高链路预测的性能表现,特别在1-M、M-1和M-M复杂关系类型上相比主流模型具备一定优势。; 来源：详细信息评论

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