西峡网站开发,做推送的网站推荐,高校网站建设与管理问题分析,海口网站制作设计本文是我们与苏黎世大学合作的工作#xff0c;将发表于WSDM2019#xff0c;这篇工作在知识图谱的表示学习中考虑了实体和关系的交叉交互#xff0c;并且从预测准确性和可解释性两个方面评估了表示学习结果的好坏。给定知识图谱和一个要预测的三元组的头实体和关系#xff0… 本文是我们与苏黎世大学合作的工作将发表于WSDM2019这篇工作在知识图谱的表示学习中考虑了实体和关系的交叉交互并且从预测准确性和可解释性两个方面评估了表示学习结果的好坏。 给定知识图谱和一个要预测的三元组的头实体和关系在预测尾实体的过程中头实体和关系之间是有交叉交互的crossoverinteraction, 即关系决定了在预测的过程中哪些头实体的信息是有用的而对预测有用的头实体的信息又决定了采用什么逻辑去推理出尾实体文中通过一个模拟的知识图谱进行了说明如下图所示基于对头实体和关系之间交叉交互的观察本文提出了一个新的知识图谱表示学习模型CrossE. CrossE除了学习实体和关系的向量表示同时还学习了一个交互矩阵CC与关系相关并且用于生成实体和关系经过交互之后的向量表示所以在CrossE中实体和关系不仅仅有通用向量表示同时还有很多交互向量表示。CrossE核心想法如下图在CrossE中头实体的向量首先和交互矩阵作用生成头实体的交互表示然后头实体的交互表示和关系作用生成关系的交互表示最后头实体的交互表示和关系的交互表示参与到具体的三元组计算过程。对于一个三元组的计算过程展开如下实验中本文首先用链接预测的效果衡量了表示学习的效果实验采用了三个数据集WN18 FB15k,FB15k-237, 实验结果如下从实验结果中我们可以看出CrossE实现了较好的链接预测结果。我们去除CrossE中的头实体和关系的交叉交互构造了模型 CrossESCrossE 和 CrossES 的比较说明了交叉交互的有效性。 除了链接预测我们还从一个新的角度评估了表示学习的效果即可解释性。我们提出了一种基于相似结构通过知识图谱的表示学习结果生成预测结果解释的方法并提出了两种衡量解释结果的指标AvgSupport和Recall。Recall是指模型能给出解释的预测结果的占比其介于0和1之间且值越大越好AvgSupport是模型能给出解释的预测结果的平均support个数AvgSupport是一个大于0的数且越大越好。可解释的评估结果如下从实验结果中我们可以看出整体来说CrossE能够更好地对预测结果生成解释。 链接预测和可解释的实验从两个不同的方面评估了知识图谱表示学习的效果同时也说明了链接预测的准确性和可解释性没有必然联系链接预测效果好的模型并不一定能够更好地提供解释反之亦然。 对本文有兴趣的读者欢迎阅读原文笔记整理张文浙江大学在读博士研究方向为知识图谱的表示学习推理和可解释。OpenKG.CN中文开放知识图谱简称OpenKG.CN旨在促进中文知识图谱数据的开放与互联促进知识图谱和语义技术的普及和广泛应用。点击阅读原文进入 OpenKG 博客。
