Stora kunskapsgrafer har för närvarande nått imponerande storlekar, men de är fortfarande långt ifrån kompletta. Dessutom beaktar de flesta befintliga metoder för kunskapsgrafikkomplettering endast de direkta kopplingarna mellan enheter och bortser från den avgörande effekten av semantiken i relationsvägar. I detta dokument studerar vi problemet med hur man bättre bäddar in enheter och relationer mellan kunskapsgrafer i olika lågdimensionella utrymmen genom att dra full nytta av de ytterligare semantikerna av relationsvägar och föreslå en ny relationsväg inbäddande modell som kallas RPE. Med motsvarande relations- och vägprojektioner kan RPE samtidigt inbädda varje enhet i två typer av latenta utrymmen. Dessutom utsträcks typbegränsningar från traditionella relationsspecifika typbegränsningar till de föreslagna vägspecifika typbegränsningarna och båda av de två typbegränsningarna kan sömlöst införlivas i RPE. Den föreslagna modellen utvärderas utifrån referensuppgifterna länkförutsägelse och trippelklassificering. Resultaten av experimenten visar att vår metod överträffar alla baslinjer för båda uppgifterna. De visar att vår modell är kapabel att fånga semantik av relationsvägar, vilket är viktigt för kunskapsrepresentation lärande.
Relation path embedding(RPE) REF lägger till multihop relationsvägar till översättningsmodellen och inbäddar samtidigt varje enhet i två typer av latenta utrymmen.
Relation path embedding in knowledge graphs
{'venue': 'Neural Computing and Applications', 'journal': 'Neural Computing and Applications', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Mathematics']}