一种基于实体时间敏感度的知识表示方法
来源期刊：软件工程2020年第1期
论文作者：田满鑫 寿黎但 陈珂 江大伟 陈刚
文章页码：1 - 6
关键词：知识图谱;表示学习;时态知识;复杂关系;知识补全;
摘 要：在知识图谱(KnowledgeGraph)中,知识表示方法旨在通过一种低维稠密的向量表示方法来高效地挖掘不同实体、关系之间复杂语义关系,在知识问答、信息检索等领域有着重要意义。然而,现有的绝大多数的知识表示方法忽略了时间因素,无法表示应用中随时间变化的动态知识。针对该问题,本文提出一种基于实体时间敏感度的知识表示方法。该方法将时间信息以不同程度融入不同类型的实体向量表示中,然后进行实体和关系之间语义挖掘。实验结果表明,这种基于实体时间敏感度的表示方法能够明显提高知识图谱的时态知识补全和预测任务性能。
田满鑫1，寿黎但1,2，陈珂1,2，江大伟1,2，陈刚1,2
1. 浙江大学计算机科学与技术学院2. 浙江省大数据智能计算重点实验室
摘 要：在知识图谱(KnowledgeGraph)中,知识表示方法旨在通过一种低维稠密的向量表示方法来高效地挖掘不同实体、关系之间复杂语义关系,在知识问答、信息检索等领域有着重要意义。然而,现有的绝大多数的知识表示方法忽略了时间因素,无法表示应用中随时间变化的动态知识。针对该问题,本文提出一种基于实体时间敏感度的知识表示方法。该方法将时间信息以不同程度融入不同类型的实体向量表示中,然后进行实体和关系之间语义挖掘。实验结果表明,这种基于实体时间敏感度的表示方法能够明显提高知识图谱的时态知识补全和预测任务性能。
关键词：知识图谱;表示学习;时态知识;复杂关系;知识补全;
