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面向多语义关系的知识图谱表示学习方法: 收藏
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引用; 《计算机工程与设计》2021年第1期42卷 220-225页; 作者：周航刘学军张伯君南京工业大学计算机科学与技术学院江苏南京211816 南京锅炉压力容器检验研究院产品监检中心江苏南京210028; 考虑到关系的多语义性以及不同实体和关系之间的确定性,提出一种面向多语义关系的知识图谱表示方法TransC。将关系划分为多条语义,构建关系的高斯混合模型;构建对应的云模型,获取最能表达该关系的语言值和确定性;将确定性作为权重,以加...; 考虑到关系的多语义性以及不同实体和关系之间的确定性,提出一种面向多语义关系的知识图谱表示方法TransC。将关系划分为多条语义,构建关系的高斯混合模型;构建对应的云模型,获取最能表达该关系的语言值和确定性;将确定性作为权重,以加权欧式距离作为新的评分函数;使用多个真实的基准数据集对链接预测和三元组分类进行广泛的实验。实验结果表明,相较于现有的模型和方法,TransC在各项指标上都显示出其优越性。; 来源：详细信息评论

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