“知识图谱补全”术语:知识图谱补全、三元组分类、链接预测
基本简介:
知识图谱补全通常定义为“三元组分类”或“链接预测”任务。首先,一条知识在知识图谱中通常由三元组表示:“头实体,关系,尾实体”。三元组分类即对于给定的三元组,预测其正确的概率。而链接预测则是对于三元组中缺失的某个元素加以补全。由此可见,链接预测可以转换为三元组分类任务,它们都可以对不存在于当前知识图谱中的“新知识”做出预测。
InfoBox:
中文名:知识图谱补全
外文名:Knowledge Graph Completion
简写:KGC
学科:人工智能
实质:利用知识图谱中已有的知识(包括结构和属性等)经过推断得到新的知识。
背景与动机:
近年来,研究者们构建了各种各样的大规模的知识图谱,如Wikidata[1]、YAGO[2]等。虽然它们已经在多个领域取得了显著的成绩,但是在实际应用中,知识覆盖率不足一直是一个令人头疼的问题。那么,如何在已有知识中通过学习得到新的知识,从而对知识图谱进行补全,成为了一种有效手段。并且,在学习的过程中,知识图谱补全检验了模型的推理能力。如图1所示,实线表示已有知识,虚线表示预测的新知识。可以看到,模型从已有知识(贝多芬,职业,钢琴家)和(贝多芬,乐器,钢琴)中归纳出可靠的规则:钢琴家的乐器是钢琴,再通过(Bob,职业,钢琴家)演绎出新知识(Bob&#x
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