融合描述信息和结构特征的知识图谱链接预测 - 陈加兴; 胡志伟; 李茹; 韩孝奇; 卢江; 闫智超 (计算机科学与探索, 2024)
TP18; 知识图谱普遍存在知识不完整的问题,这使得链接预测成为知识图谱的重要研究内容.现有模型仅关注三元组的嵌入表示,一方面,在模型的输入仅对实体和关系的嵌入表示进行随机初始化,并未融入实体及关系的描述信息,会缺失语义信息;另一方面,在解码时忽略三元组自身结构特征对链接预测结果的影响.针对上述问题,提出一种融合描述信息与结构特征的知识图谱链接预测模型BFGAT.BFGAT模型利用BERT预训练模型编码实体和关系的描述信息,并将描述信息融入到实体与关系的嵌入表示中,解决缺失语义信息的问题;在编码过程使用图注意力机制聚合邻接节点的信息,解决目标节点获得更为丰富信息的问题;在解码过程把三元组的嵌入表示拼接成矩阵,采用基于CNN卷积池化的方法,解决三元组结构特征的问题.该模型在公开数据集FB15k-237和WN18RR上进行了详细的实验,实验表明BFGAT模型能有效提高知识图谱链接预测的效果.