知识图谱嵌入方法的表征能力

Jiexing Gao; Dmitry Rodin; Vasily Motolygin; Denis Zaytsev

知识图谱嵌入方法的表征能力

人工智能 2024-07-29 v2 机器学习

作者: Jiexing Gao , Dmitry Rodin , Vasily Motolygin , Denis Zaytsev

摘要

知识图谱嵌入(KGE)是一种旨在潜在空间中表示知识图谱中实体和关系的方法，其表示称为嵌入。为衡量三元组的合理性，对嵌入空间定义评分函数。尽管KGE在各类任务中广泛应用，但其在推理能力方面存在局限。本文提出数学框架来比较KGE方法的推理能力。我们证明STransE相对于TransComplEx具有更高能力，然后提出新型STransCoRe方法，通过结合TransCoRe理念改进STransE，可降低其空间复杂度。

关键词

知识图谱嵌入推理能力 STransE TransComplEx 表示学习

引用

@article{arxiv.2407.16326,
  title  = {On The Expressive Power of Knowledge Graph Embedding Methods},
  author = {Jiexing Gao and Dmitry Rodin and Vasily Motolygin and Denis Zaytsev},
  journal= {arXiv preprint arXiv:2407.16326},
  year   = {2024}
}

备注

This paper may involve data that is not readily available to the public

知识图谱嵌入方法的表征能力

摘要

关键词

引用

备注

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