基于双子图和注意力机制的知识图谱补全方法
Knowledge graph completion method based on bipartite graphs and attention mechanism
重庆师范大学 计算机与信息科学学院, 重庆 401331
摘要
针对现有的知识图谱补全方法捕获知识图谱结构信息能力不足的问题，提出了一种基于双子图和注意力机制以获取全局结构信息完成知识图谱自动补全的模型。该模型首先分别构建以实体和关系为中心的双子图，来分别捕获实体邻域信息和关系结构的潜在有用信息，并将双子图形成的信息输入到编码器中以更好地更新实体和关系结构信息；然后，利用注意力机制自适应地学习更新后实体和关系之间的重要交互特征；最后，将包含全局结构信息的特征向量输入到解码器中，通过一个评分函数，对输入的特征边进行打分预测，最终使用预测结果来完成知识图谱补全任务。与基线方法的性能相比，该方法在FB15K-237和NELL995数据集上的MRR和hits@10评测指标分别取得了5.1、8.8和3.4、2.2百分点的显著提升，同时在WN18RR数据集上，这两个指标也分别提高了0.1和1.9百分点。实验结果表明，所建立模型采用的结构能有效捕获知识图谱全局结构信息，进而显著增强模型的表达能力和预测性能。
基金项目
国家自然科学基金青年科学基金资助项目(62306054)
重庆师范大学研究生科研创新资助项目(YKC23022)
出版信息
DOI: 10.19734/j.issn.1001-3695.2024.06.0186
出版期卷: 《计算机应用研究》 印刷出版, 2025年第42卷 第1期
所属栏目: 算法研究探讨
出版页码: 93-99
文章编号: 1001-3695(2025)01-013-0093-07
发布历史
[2025-01-05] 印刷出版
引用本文
周粤, 范永胜, 桑彬彬, 等. 基于双子图和注意力机制的知识图谱补全方法 [J]. 计算机应用研究, 2025, 42 (1): 93-99. (Zhou Yue, Fan Yongsheng, Sang Binbin, et al. Knowledge graph completion method based on bipartite graphs and attention mechanism [J]. Application Research of Computers, 2025, 42 (1): 93-99. )
关于期刊
- 计算机应用研究 月刊
- Application Research of Computers
-
刊号
ISSN 1001-3695
CN 51-1196/TP
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