【摘要】：知識表示學習的目標是將知識圖譜中的實體和關系表示成稠密低維的向量。目前翻譯模型是知識表示學習的代表性模型。基于翻譯規(guī)則的模型通過優(yōu)化成對排序函數(shù)使得正樣本與負樣本盡量分離。優(yōu)化目標決定了翻譯模型的訓練過程離不開負樣本參與,因此負樣本的質(zhì)量對模型訓練起到非常重要的作用。然而已有的工作很少考慮負樣本的生成策略,大部分基于翻譯規(guī)則的模型在訓練時采用隨機替換事實三元組的頭尾實體得到負樣本,這種負樣本生成方法會得很多到低質(zhì)量的負樣本,導致模型收斂速度變慢;并且現(xiàn)有的負樣本生成策略均未考慮知識圖譜中潛在的噪音和知識圖譜本身所具有的社區(qū)結構信息。為解決上述問題,本文主要做了如下工作:(1)提出一種基于置信度的負樣本生成策略。在帶有噪音的知識圖譜中提出了負樣本置信度概念,在此基礎上,進一步提出了一種考慮置信度的負樣本生成方法,然后將這種負樣本生成策略用于知識圖譜中的噪音檢測,在帶有不同噪音比率的標準數(shù)據(jù)集中取得了較高的表示模型精度。(2)提出基于社區(qū)結構的負樣本生成策略。即針對實體稠密的社區(qū)與實體稀疏的社區(qū),分別設計不同的負樣本選擇策略,實驗驗證了該策略的有效性。
【學位授予單位】：合肥工業(yè)大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2019
【分類號】：TP391.2;TP18
【圖文】：

(a) The effect of the parameter learning rate on the metric MRR. (b) The effect of the parameter learning rate on the metric Hits@10.圖 3.2 對學習速率 λ 的參數(shù)分析Fig. 3.2 Parameter analysis on the learning rate (λ), where γ and NG were fixed at 1 and 20,respectively.(a) The effect of the parameter margin on the metric MRR. (b) The effect of the parameter margin on the metric Hits@10.圖 3.3 對邊界 λ 的參數(shù)分析

合肥工業(yè)大學專業(yè)碩士研究生學位論文(a) The effect of the parameter learning rate on the metric MRR. (b) The effect of the parameter learning rate on the metric Hits@10.圖 3.2 對學習速率 λ 的參數(shù)分析Fig. 3.2 Parameter analysis on the learning rate (λ), where γ and NG were fixed at 1 and 20,respectively.

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本文編號：2717006