四元数关系旋转的知识图谱补全模型

• 作者: 陈恒 王维美 李冠宇 史一民
• 来源期刊: 计算机科学
• 关键词: 知识图谱 四元数 知识图谱补全 超复数表示 链接预测
• 年，卷（期）: 2021,（5）
• 所属期刊栏目: 人工智能|Artificial Intelligence
• 页码范围: 225-231
• 页数: 7页
• 分类号: TP181
• 语种: 中文
• DOI: 10.11896/jsjkx.200300093

摘要

知识图谱是真实世界三元组的结构化表示,通常三元组被表示成头实体、关系、尾实体的形式.针对知识图谱中广泛存在的数据稀疏问题,提出了一种将四元数作为关系旋转的知识图谱补全方法.文中使用极具表现力的超复数表示对实体和关系进行建模,以进行链接预测.这种超复数嵌入用于表示实体,关系则被建模为四元数空间中的旋转.具体来说,将每个关系定义为超复数空间中头实体到尾实体的旋转,用于推理和建模各种关系模式,包括对称/反对称、反转和组合.在公开的数据集WN18RR和FB15K-237上进行相关的链接预测实验,实验结果表明,在WN18RR数据集中,其平均倒数排名(Mean Recip-rocal Rank,MRR)比RotatE的提高了4.6％,其Hit@10比RotatE的提高了1.7％;在FB15K-237数据集中,其平均倒数排名比RotatE的提高了5.6％,其Hit@3比RotatE的提高了1.4％.该实验证明,使用四元数作为关系旋转的知识图谱补全方法可以有效提高三元组预测精度.