Kunskapsdiagram är användbara resurser för många AI-tillämpningar, men de är långt ifrån fullständiga. Tidigare arbete som TransE, TransH och TransR/CTransR betraktar en relation som översättning från huvudenhet till svans enhet och CTransR uppnår state-of-the-art prestanda. I detta dokument föreslår vi en mer finkornig modell kallad TransD, som är en förbättring av TransR/CTransR. I TransD använder vi två vektorer för att representera ett namngivet symbolobjekt (enhet och relation). Den första representerar betydelsen av a(n) entitet (relation), den andra används för att konstruera kartmatris dynamiskt. Jämfört med TransR/CTransR beaktar TransD inte bara mångfalden av relationer, utan även enheter. TransD har mindre parametrar och har ingen matris-vektor multiplikation operationer, vilket gör att det kan tillämpas på storskaliga grafer. I Experiment utvärderar vi vår modell på två typiska uppgifter som trillingar klassificering och länk förutsägelse. Utvärderingsresultaten visar att vår strategi överträffar de senaste metoderna.
Translating Embedding via Dynamic Mapping Matrix (TransD) REF löser mångfalden av enheter och relationer genom att tillämpa den övergångsmatris som bestäms av motsvarande enheter och relationer.
Knowledge Graph Embedding via Dynamic Mapping Matrix
{'venue': 'ACL', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}