基于链接实体回放的多源知识图谱终身表示学习

孙泽群崔员宁胡伟

南京大学;

摘要：

知识图谱存储大量的结构化知识和丰富的语义信息,已被广泛应用于知识驱动的智能软件.随着智能应用的不断发展,它们对知识图谱的需求也在发生变化.而单一知识图谱往往具有数据不完备等缺点,难以满足需求.因此,支持新数据来源、融合多源知识已成为迫切需求.传统的知识图谱表示学习和应用范式只考虑单一图谱,忽视了不同图谱间的知识迁移.多源知识图谱联合训练虽然可以带来性能提升,但不支持新增知识图谱的拓展表示学习.鉴于此,提出了多源知识图谱终身表示学习的新范式.给定一个知识图谱序列,终身表示学习的目标是在学习新知识图谱的同时,从已学习的知识图谱与模型中获得知识迁移.为实现这一目标,提出了一个基于链接实体回放的多源知识图谱终…展开v

关键词：多源知识图谱、表示学习、终身学习、回放、链接预测

所属期刊栏目：34

分类号：TP18(自动化基础理论)

资助基金：国家自然科学基金62272219

在线出版日期：2023-10-19（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共17页

页码：4501-4517