具有关系敏感嵌入的知识库错误检测

• 作者: 杨昕悦 缪琦
• 来源期刊: 信息技术与网络安全
• 学科: 工学
• 关键词: 知识库 嵌入模型 错误检测
• 年，卷（期）: 2020,（10）
• 所属期刊栏目: ITNS主题专栏: 人工智能技木研究
• 页码范围: 23-27,37
• 页数: 6页
• 分类号: TP183
• 语种: 中文
• DOI: 10.19358/j.issn.2096-5133.2020.10.005

摘要

准确性与质量对于知识库而言尤为重要,尽管已经有很多关于知识库不完整性的研究,但是很少有工作者考虑到对于知识库存在的错误进行检测,按照传统方法通常无法有效捕捉知识库中错误事实内在相关性.本文提出了一种知识库具有关系敏感嵌入式方法NSIL,以获取知识库各关系之间的相关性,从而检查出知识库中的错误,以此提高知识库的准确性与质量.该方法分为相关性处理和错误检测两阶段.在相关性处理阶段,使用NSIL的相关函数以分值形式获取各关系之间的相关度;在错误检测阶段,基于相关度分值进行错误检测,对于缺失主体或客体的三元组进行缺失成分预测.最后在知识库之一Freebase生成的基准数据集"FB15K"上进行了广泛验证,证明了该方法在知识库错误知识检测方面有着很高的性能.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	缪琦		1	0	0.0	0.0
2	杨昕悦		1	0	0.0	0.0