Kunskapsdiagram (KG) kan ge betydande relationsinformation och har använts i stor utsträckning i olika uppgifter. Det kan dock finnas mängder av buller och konflikter i KG, särskilt i de som konstrueras automatiskt med mindre mänsklig övervakning. För att ta itu med detta problem föreslår vi en ny förtroendemedveten kunskapsrepresentationsram (CCRL), som upptäcker möjliga ljud i KG samtidigt som vi lär oss kunskapsrepresentationer med förtroende. I synnerhet introducerar vi trefaldigt förtroende för konventionella översättningsbaserade metoder för kunskapsrepresentationsinlärning. För att göra trefaldigt förtroende mer flexibelt och universellt, använder vi bara den interna strukturinformationen i KGs, och föreslår tre typer av trefaldiga förtroenden med beaktande av både lokal trippel och global väg information. Vi utvärderar våra modeller på kunskapsgrafens bullerdetektering, kunskapsgrafens färdigställande och trippelklassificering. Experimentella resultat visar att våra förtroendemedvetna modeller uppnår betydande och konsekventa förbättringar av alla uppgifter, vilket bekräftar förmågan hos vår CCRL-modell i både bullerdetektering och kunskapsrepresentationsinlärning.
Referensreferensreferensdokumentet föreslog en tredubbel ram för kunskapsrepresentation, som förbättrade kunskapsrepresentationseffekten.
Does William Shakespeare REALLY Write Hamlet? Knowledge Representation Learning with Confidence
{'venue': 'AAAI-2018', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}