基于动态邻居选择的知识图谱事实错误检测方法

作     者：桂梁 徐遥 何世柱 张元哲 刘康 赵军 GUI Liang;XU Yao;HE Shizhu;ZHANG Yuanzhe;LIU Kang;ZHAO Jun

作者机构：中国科学院自动化研究所复杂系统认知与决策实验室北京100190 中国科学院大学人工智能学院北京100049 

出 版 物：《山东大学学报（理学版）》 (Journal of Shandong University(Natural Science))

年 卷 期：2024年第59卷第7期

页      面：76-84页

学科分类：081203[工学-计算机应用技术] 08[工学] 0835[工学-软件工程] 0812[工学-计算机科学与技术（可授工学、理学学位）] 

基　　金：国家重点研发计划项目(2022YFF0711900) 国家自然科学基金资助项目(62376270,62276264) 

主　　题：知识图谱 事实错误检测 知识图谱嵌入 质量控制 动态邻居选择 

摘      要：由于知识图谱(knowledge graph,KG)的构建和更新通常依赖大量网络数据和自动化方法,因此其中建模和获取的知识内容难免存在各种事实错误。为了解决这个问题,提出一种新知识图谱事实错误检测方法。该方法动态选择待检测事实的邻居节点,通过捕捉头尾实体之间的复杂关系来判断事实是否存在错误。首先利用图结构信息确定每个实体的潜在邻居;然后根据实体的上下文信息动态地选择相关邻居,进而使用高效的图注意力网络编码节点的特性;最终通过计算节点的头尾实体表示的一致性,判断待检测事实是否存在错误,并在多个公开的知识图谱数据集上进行实验。结果表明,该方法在错误检测方面表现优于现有的方法。