简单而有效的复合几何运算用于时序知识图谱补全
人工智能
2024-08-14 v1
摘要
时序知识图谱补全旨在推断时序知识图谱中缺失的事实。当前方法通常将事实知识嵌入连续向量空间，并应用几何运算来学习时序知识图谱中的潜在模式。然而，这些方法仅采用单一运算，可能在捕捉时序知识图谱中复杂的时序动态方面存在局限。因此，我们提出了一种简单而有效的方法，即TCompoundE，专门设计了两个几何运算，包括时间特定运算和关系特定运算。我们提供了数学证明来展示TCompoundE编码各种关系模式的能力。实验结果表明，我们提出的模型显著优于现有的时序知识图谱嵌入模型。我们的代码可在https://github.com/nk-ruiying/TCompoundE获取。
引用
@article{arxiv.2408.06603,
title = {Simple but Effective Compound Geometric Operations for Temporal Knowledge Graph Completion},
author = {Rui Ying and Mengting Hu and Jianfeng Wu and Yalan Xie and Xiaoyi Liu and Zhunheng Wang and Ming Jiang and Hang Gao and Linlin Zhang and Renhong Cheng},
journal= {arXiv preprint arXiv:2408.06603},
year = {2024}
}