基于分布式表示和多特征融合的知识库三元组分类

发布时间：2017-12-05 17:21

  本文关键词：基于分布式表示和多特征融合的知识库三元组分类

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【摘要】：三元组分类是知识库补全及关系抽取的重要技术。当前主流的三元组分类方法通常基于TransE来构建知识库实体和关系的分布式表示。然而,TransE方法仅仅适用于处理1对1类型的关系,无法很好的处理1对多、多对1及多对多类型的关系。针对上述问题,该文在分布式表示的基础上,提出了一种特征融合的方法—TCSF,通过综合利用三元组的距离、关系的先验概率及实体与关系上下文的拟合度进行三元组分类。在四种公开的数据集(WN11、WN18、FB13、FB15K)上的测试结果显示,TCSF在三元组分类上的效果超过现有的state-of-theart模型。
【作者单位】： 中国科学院软件研究所中文信息处理研究室;
【基金】：国家自然科学基金(61540057;61433015;61272324;61572477) 青海省自然科学基金(2016-ZJ-Y04;2016-ZJ-740)
【分类号】：TP391.1
【正文快照】： 1引言知识库是人工智能和自然语言处理的关键资源,在问答系统、智能检索及情感分析等领域起到重要的作用。目前已经有许多知名的大规模知识库,如FreeBase、WordNet等。然而,考虑到知识的规模和更新速度,现有知识库的覆盖度仍然无法达到要求。因此,知识库补全(Knowledge base c

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本文编号：1255592