结合多重嵌入表示的中文知识图谱补全

近年来，随着知识图谱相关技术的不断发展，各方面研究对知识图谱本身的需求也不断加强。然而现有的知识图谱无法完全覆盖整个真实世界，同时在知识正确性以及时效性等方面存在问题，这使得知识图谱补全越来越受到研究者的关注。在中文环境下，知识图谱补全任务又呈现出与英文图谱补全任务不同的特性。该文对中/英知识图谱补全任务进行了对比分析，将中文图谱中出现的错误进行了归类。根据该分析结果，该文提出将三元组中实体和关系嵌入表示、实体和关系描述文本嵌入表示结合的链接预测方法MER-Tuck,该方法利用外部的语义补充来加强矩阵分解模型的学习能力。为了验证该方法的有效性，该文为中文知识图谱补全任务构建了新数据集。在该数据集上将该文的方法与主流的链接预测方法进行比较，实验结果表明该文所提方法是有效的。