基于深度学习的知识图谱推理方法研究

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知识图谱采用结构化方式存储实体信息与实体间的关系,可以快速高效地处理信息并加以利用。目前,知识图谱已在智能搜索、智慧问答等领域中取得巨大突破,但仍存在数据缺失及稀疏等问题,如何利用已有三元组,推理出潜在的事实三元组补充知识图谱是一个亟需解决的问题。近年来,深度学习在众多领域中取得了突破性进展,但在知识推理应用场景中,会导致知识推理过程变得不可解释,如何提升深度学习的可解释性,并将其融入知识推理中仍需深入研究。针对上述问题,本文从深度学习网络和知识推理方法两方面展开研究。首先,针对深度学习中Transformer网络参数存储量过大、稀疏全注意力计算效率低的问题,构建基于哈希函数的高效神经网络HET模型。采用轴向位置编码,表示位置信息;引入可逆残差网络,无需存储中间层激活,即可完成反向传播,更新参数;将全注意力计算转化为基于哈希的近似最近邻检索问题,采用随机投影获取哈希值,完成稀疏注意力计算。其次,针对知识推理方法中基于规则的方法实例化复杂度过高、基于神经网络的方法缺乏解释性的问题,构建混合逻辑规则与神经网络的HETIL知识推理模型。利用一阶逻辑规则,抽取三元组间路径作为规则,并利用逻辑符号构建多层规则空间;通过高效神经网络HET模型抽取规则特征信息,通过实例化计算规则得分。最后,在公开数据集CCMT2018英译中上进行机器翻译实验,使用BLEU分数作为评价指标,验证HET模型性能表现的有效性;在公开数据集WN和FB系列上进行知识推理实验,使用MMR、Hits@10以及单查询耗时作为评价指标,并与经典知识推理模型进行对比实验,验证HETIL模型的有效性。
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