I detta dokument föreslår vi en ny inbäddningsmodell, vid namn ConvKB, för att kunna slutföra kunskapsbasen. Vår modell ConvKB utvecklar toppmoderna modeller genom att använda ett konvolutionellt neuralt nätverk, så att det kan fånga globala relationer och övergångsegenskaper mellan enheter och relationer i kunskapsbaser. I ConvKB representeras varje trippel (huvudenhet, relation, svansenhet) som en 3-kolumnmatris där varje kolumnvektor representerar ett trippelelement. Denna 3-kolumnmatris matas sedan till ett konvolutionsskikt där flera filter drivs på matrisen för att generera olika funktionskartor. Dessa funktionskartor är sedan sammansvetsade till en enda funktion vektor som representerar indata trippeln. Funktionsvektorn multipliceras med en viktvektor via en punktprodukt för att returnera en poäng. Denna poäng används sedan för att förutsäga om trippeln är giltig eller inte. Experiment visar att ConvKB uppnår bättre länkförutsägelseprestanda än tidigare toppmoderna inbäddade modeller på två referensdatauppsättningar WN18RR och FB15k-237.
Därefter föreslår REF ConvKB som undersöker de globala relationerna mellan samma dimensionsposter i enheten och relationsinbäddningar.
A Novel Embedding Model for Knowledge Base Completion Based on Convolutional Neural Network
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}