多元关系知识表示学习方法研究综述OA北大核心
知识表示学习旨在将知识库中的实体和关系转化为机器能够理解和处理的形式,从而提升模型的分析与推理能力。针对传统二元关系知识表示学习的局限,如忽略高阶关系、缺乏扩展性和有限的表达力,多元关系知识表示学习方法应运而生。全面综述了多元关系知识表示学习方法。梳理和分析了知识表示学习相关综述工作;阐释了知识表示学习和链接预测的基本概念,并根据超图、角色、超关系这三种表示形式,定义了多元关系知识表示学习任务;从基于平移距离、张量分解、卷积神经网络、图神经网络和…查看全部>>
杭婷婷;丁海超;郭亚;冯钧
安徽工业大学计算机科学与技术学院,安徽马鞍山243032 河海大学水利部水利大数据重点实验室,南京211100安徽工业大学计算机科学与技术学院,安徽马鞍山243032安徽工业大学计算机科学与技术学院,安徽马鞍山243032河海大学水利部水利大数据重点实验室,南京211100 河海大学计算机与软件学院,南京211100
计算机与自动化
知识表示学习二元关系多元关系链接预测
《计算机工程与应用》 2025 (3)
P.62-83,22
国家自然科学基金(62306007)国家重点研发计划(2023YFC3209203)安徽工业大学科研基金(QZ202209)。
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