Kunskapsrepresentationsinlärning syftar till att modellera kunskapsdiagram genom att koda enheter och relationer in i ett rum med låg dimension. De flesta av de traditionella arbeten för kunskap inbäddning behöver negativ provtagning för att minimera en marginalbaserad rankning förlust. Dessa verk konstruerar dock negativa prover genom ett slumpmässigt läge, genom vilket proverna ofta är för triviala för att passa modellen effektivt. I detta dokument föreslår vi en ny utbildningsram för kunskapsrepresentation baserad på Generative Adversarial Networks (GAN). I detta GAN-baserade ramverk utnyttjar vi en generator för att få högkvalitativa negativa prover. Under tiden lär sig discriminatorn i GAN inbäddningar av väsen och relationer i kunskapsdiagram. På så sätt kan vi införliva den föreslagna GAN-baserade ramen i olika traditionella modeller för att förbättra förmågan till kunskapsrepresentationsinlärning. Experimentella resultat visar att vårt föreslagna GAN-baserade ramverk överträffar utgångsvärden för trioler klassificering och länk förutsägelser uppgifter.
För kunskapsrepresentationsinlärning är GAN-scratch (GAN-pretrain) REF en annan effektiv GAN-baserad negativ provtagningsmetod.
Incorporating GAN for Negative Sampling in Knowledge Representation Learning
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}