Entitetsbilder kan ge viktig visuell information för kunskapsrepresentationsinlärning. De flesta konventionella metoder lär sig kunskap representationer bara från strukturerade tripletter, ignorera rik visuell information extraherad från entitet bilder. I den här artikeln föreslår vi en roman Imageemotional Knowledge Representation Learning modell (IKRL), där kunskap representationer lärs med både trippel fakta och bilder. Mer specifikt, vi först konstruera representationer för alla bilder av en enhet med en neural bild kodare. Dessa bildrepresentationer integreras sedan i en aggregerad bildbaserad representation via en uppmärksamhetsbaserad metod. Vi utvärderar våra ICRL-modeller på kunskapsgrafkomplettering och trippelklassificering. Experimentella resultat visar att våra modeller överträffar alla baslinjer för båda uppgifterna, vilket visar betydelsen av visuell information för kunskapsrepresentationer och våra modellers förmåga att lära sig kunskapsrepresentationer med bilder.
I REF lär man sig kunskapsrepresentationer med både tripletter och bilder från ett gemensamt mål.
Image-embodied Knowledge Representation Learning
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}