Många kunskapsdatabaser innehåller idag miljarder trillingar, d.v.s. (huvudenhet, relation, svansenhet) som sambandsinstanser. Dessa trioler bildar en riktad graf med enheter som noder och relationer som kanter. Denna typ av symbolisk och diskret förvaringsstruktur gör det dock svårt för oss att utnyttja kunskapen för att förbättra andra intelligenta tillämpningar (t.ex. QuestionAnswering System), eftersom många AI-relaterade algoritmer föredrar att utföra beräkningar på kontinuerliga data. Därför har en rad nya tillvägagångssätt föreslagits för att underlätta kunskapsberäkning genom kodning av kunskapsgrafen till ett lågdimensionellt inbäddat utrymme. TransE är den senaste och mest lovande metoden bland dem, och kan uppnå en högre prestanda med färre parametrar genom att modellera förhållandet som en övergång vektor från huvudenhet till svans enhet. Tyvärr är det inte tillräckligt flexibelt för att ta itu med de olika kartegenskaper av trioler, även om dess författare upptäcka skador på prestanda. I detta dokument föreslår vi därför en överlägsen modell kallad TransM för att utnyttja strukturen i kunskapsgrafen genom att beräkna den distinkta vikten för varje träningstrill i enlighet med dess relationella kartläggningsegenskaper. På så sätt hanterar den optimala funktionen varje trilling beroende på sin egen vikt. Vi utför omfattande experiment för att jämföra TransM med den toppmoderna metoden TransE och andra tidigare konster. Resultaten för varje metod utvärderas inom två olika tillämpningsscenarier på flera referensdatauppsättningar. Resultaten visar att den modell vi föreslog betydligt överträffar de tidigare med lägre parameter komplexitet som TransE.
TransM REF utnyttjar strukturen i hela kunskapsgrafen och justerar inlärningshastigheten, som är specifik för varje relation baserat på relationens flera kartegenskaper.
Transition-based Knowledge Graph Embedding with Relational Mapping Properties
{'venue': 'PACLIC', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}