基于子图推理的知识图谱关系预测方法研究

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知识图谱作为一种结构化的语义表现形式,可以对现实世界中的实体、概念、属性以及它们之间的关系进行建模。知识图谱推理旨在从现有数据中通过知识推理,推导出实体之间的新关系。知识图谱推理对许多下游任务有着非常关键的作用,包括问答系统、推荐系统、搜索引擎等。鉴于知识图谱广阔的应用前景,对大规模知识图谱的知识推理研究成为近年来自然语言处理领域的一个研究热点。当前的许多研究工作主要将实体与关系映射到某个向量空间中,或者对实体之间的路径进行搜索来解决关系推理问题。这些方法虽然可以获取知识图谱中的关系特征,但都只考虑了单一路径或一阶相邻信息对关系推理的影响,忽视了广泛存在于实体之间的更复杂和高阶的相互关系,无法综合利用多条路径的丰富信息,对实体之间关系特征的捕获并不全面。针对上述问题,本文充分考虑多条路径包含的丰富信息,提出了一种新颖的基于子图的知识图谱关系推理方法Sub GLP(Sub Graph Link Prediction)。通过将多条路径构建成一个子图,然后使用子图推理来预测实体之间的关系,不仅可以带来推理能力的提升,还能缓解路径推理的误差累积问题,提高关系推理的可解释性,进而完成稳定高效的关系推理。模型首先将实体对之间的路径扩展为子图,然后结合图嵌入表示与图神经网络计算子图的高阶特征,最后从子图高阶特征中获取实体对的邻域结构信息,从而实现实体之间的关系预测。随后,针对Sub GLP存在的节点子图关系子图关联度不足的问题,将节点子图和边子图的学习从并行变为串行。在Sub GLP的基础上,提出了基于分层子图的知识图谱关系推理方法HSub GLP(Hierarchical Sub Graph Link Prediction),并在融合预测模块中加入注意力层,辅助进行实体对之间的关系预测。使用两个常用的知识图谱推理基准数据集进行了大量实验。实验结果表明,本文提出的Sub GLP模型优于现有的基准方法,而改进后的HSub GLP在关系推理的准确度方面有了进一步的提升,总体实验结果验证了本文提出的基于子图推理的知识图谱关系预测方法的有效性。
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