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基于量子理论和双曲空间理论的知识表示学习研究

发布时间:2025-02-01 20:53
  知识图谱作为信息时代一个十分重要的工具,已经在信息检索,知识问答,推荐系统等诸多方面扮演着愈加重要的角色。随着大数据信息时代的到来,日益增长的数据难以满足人们获取精确信息的需求,知识图谱的构建为人们提供了方便。然而大规模的知识图谱在如何存储、如何表示等方面存在着一定的困难。近年来,各种表示学习技术备受研究人员的关注,为大规模知识图谱的表示作出了一定贡献,但也仍然存在着诸多技术难题。知识图谱一般表示成三元组(实体,关系,实体)的形式,现有的方法一般将这些实体和关系通过向量的形式进行表示,充分利用词向量的特点,有效表示了知识图谱中各类知识元组。分布式表示是近年来比较高效的表示学习技术。以经典模型TransE方法为代表的翻译模型能够有效解决数据稀疏性等问题,但存在对复杂关系的表示不大理想的问题,因此研究一种更科学,更高效的表示学习方法尤为重要。本文在已有研究工作的基础上进一步改进,主要从以下两方面展开研究工作:(1)考虑到知识图谱中知识具备时效性的特点,三元组关系可能随时间改变,而近年来量子理论在机器学习等领域有着显著的应用,提出了基于量子理论的知识表示方法Q-TransX。该方法将知识制备成...

【文章页数】:58 页

【学位级别】:硕士

【部分图文】:

图1.1知识图谱示意??近年来,在知识图谱构建和应用方面得到了快速发展,大里?知识图谱如??m13】14][5]

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中California和U.S.表示知识实体,而located_in则是它们间的关系。?????.蠢,.??鐵??OpenIE??癱?Freebase?^??Conc?ptNet?零?馨?鲁??魏?GDelt???NELL??參?龜???零?KNOWLEDGE?A??GRAPH?....


图2.2TransH模型示意图??TransH模型在TransE基础上引入了关系超平面,目的是将实体投影在其对应??

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硕士学位论文??MASTER'S?THESIS??盧??图2.2TransH模型示意图??TransH模型在TransE基础上引入了关系超平面,目的是将实体投影在其对应??的关系超平面叫上后再进行TransE的翻译操作,其损失函数定义如下:??/r(^/)?=?||h1?+?d,....


图2.3?TransR模型示意图??该模型将实体和关系投影到不同的向量空间,并对每一个关系>?设定一个矩阵??

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碩士学位论文??K^gwJ)?MASTER'S?THHS1S??“?M?“?????__1??▲??A/^?A??▲/▲V?7^3^??▲▲M,?一^?_^?A?????????图2.3?TransR模型示意图??该模型将实体和关系投影到不同的向量空间,并对每一个关系>?设定一个....


图2.4TransD模型示意图??TransD模型在三元组分类和链接预测等任务上达到了先进水平

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本文编号:4029621

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