用于知识图谱补全的文本与知识联合表示学习
计算与语言
2016-11-15 v1
摘要
在统一语义空间中文本与知识的联合表示学习使我们能更准确地进行知识图谱补全。本工作中，我们提出一个新框架将词、实体和关系嵌入同一连续向量空间。该模型中，实体和关系嵌入通过考虑知识图谱和纯文本来学习。实验中，我们在三个任务上评估联合学习模型：实体预测、关系预测和从文本的关系分类。实验结果显示，与其他基线相比，我们的模型能显著且一致地改进这三个任务的性能。
引用
@article{arxiv.1611.04125,
title = {Joint Representation Learning of Text and Knowledge for Knowledge Graph Completion},
author = {Xu Han and Zhiyuan Liu and Maosong Sun},
journal= {arXiv preprint arXiv:1611.04125},
year = {2016}
}