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Learning Entity and Relation Embeddings for Knowledge Graph Completion
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TransR 文中指出#xff0c;不管是TransE还是TransH都是将实体和关系映射同一空间#xff0c;但是#xff0c;一个实体可能具有多个层面的信息#xff0c;不同的关系可能关注…论文题目
Learning Entity and Relation Embeddings for Knowledge Graph Completion
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TransR 文中指出不管是TransE还是TransH都是将实体和关系映射同一空间但是一个实体可能具有多个层面的信息不同的关系可能关注实体的不同层面。实体和关系表达的最佳维度并不一定是一致的因此映射到同一个空间可能会限制模型效果。
作者认为两个实体在具有相似的意思时应该在实体空间中距离相近在意思不相近时距离较远比如苹果华为都代表科技产品时候应该距离相近在苹果表示水果是距离较远。 实体hhh和ttt通过MrMrMr矩阵映射到关系空间分别为hrhrhr和trtrtr,目标为 hrrtrhr r trhrrtr 通过这个映射与具有rrr关系的实体变近与不具有rrr关系的实体距离变远。 文中还指出具有同一种关系的实体可能具有多种模式对于位置包含关系可能有可能有国家城市),(国家大学…各种因此文中提出将具有同一种关系的实体对进行聚类cTransRcTransRcTransR模型
TransR 将其映射到不同空间与TransE基本类似。
cTransR 核心不同点将实体和关系映射到不同空间。
论文中的讲解
Lin 等人[43]提出了 TransR,该方法在不同的空间实体空间和关系空间中对实体和关系进行建模并在关系空间中进行翻译。 对于每个三元组(h,r,t)(h,r,t)(h,r,t),首先将头尾实体向量向关系rrr空间投影。使得源来在实体空间中头、尾实体相似的实体在关系rrr空间中被区分开。
对于每个关系rrr,TransR设置一个投影矩阵Mr∈Rk×dM_r \in R^{k \times d}Mr∈Rk×d,将实体h,t∈Rdh,t \in R^dh,t∈Rd从实体空间投影到关系空间r∈Rkr \in R^kr∈Rk空间利用投影矩阵实体的投影向量定义如下 h⊥Mrh,t⊥Mrth_{⊥} M_rh,t_{⊥} M_rth⊥Mrh,t⊥Mrt TransH,沿法线进行投影TransR沿着投影矩阵进行投影。
经验
只有掌握深刻的数学知识才能明白其中的含义写出优秀的论文慢慢自己学会积累都行啦的样子与打算。
