Kunskapsgrafen består av enheter och relationer i kunskapsgrafen som lågdimensionella, kontinuerliga vektorer, och möjliggör därmed kunskapsgraf som är kompatibel med maskininlärningsmodeller. Även om det har funnits en mängd olika modeller för kunskapsdiagram inbäddade, de flesta metoder bara koncentrera sig på fakta tredubblar, medan kompletterande textbeskrivningar av enheter och relationer inte har använts fullt ut. I detta syfte föreslås i detta dokument den semantiska modellen för rymdprojektion (SSP) som tillsammans lär sig av de symboliska tripplarna och textbeskrivningarna. Vår modell bygger interaktion mellan de två informationskällorna och använder textbeskrivningar för att upptäcka semantisk relevans och erbjuda exakt semantisk inbäddning. Omfattande experiment visar att vår metod uppnår betydande förbättringar mot baslinjer för uppgifterna kunskapsgrafikkomplettering och enhetsklassificering.
Xiao m.fl. I REF föreslogs den semantiska modellen för rymdprojektion (SSP) som tillsammans lär sig av de symboliska tripleterna och textbeskrivningarna.
SSP: Semantic Space Projection for Knowledge Graph Embedding with Text Descriptions
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}