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基于双曲线几何空间的时序实体对齐方法研究

基于双曲线几何空间的时序实体对齐方法研究

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作者：彭嘉豪广州大学

学位级别：硕士

动态知识图谱作为知识组织和表示方式已广泛应用于网络服务,如搜索、推荐和查询等。但不同应用的动态知识图谱往往是独立的,且随时间不断演化,导致实体表述不一致。时序实体对齐通过时间戳实现不同动态知识图谱之间实体的统一和可维护... 详细信息

动态知识图谱作为知识组织和表示方式已广泛应用于网络服务,如搜索、推荐和查询等。但不同应用的动态知识图谱往往是独立的,且随时间不断演化,导致实体表述不一致。时序实体对齐通过时间戳实现不同动态知识图谱之间实体的统一和可维护性。但目前时序实体研究领域受制于动态知识图谱数据稀疏与结构复杂等问题,对齐的准确性难以提升。为此,本文提出了基于混合双曲线模型的时序对齐算法H2TEA,以提高时序实体对齐的精确度。同时,提出基于时间特征的差异感知注意力机制与基于双曲线嵌入的自监督算法。本文的研究工作主要有如下几点:1.基于双曲线嵌入的时序种子生成算法HE-SEGA:设计了一种基于双曲线嵌入的时序种子生成算法。该方法属于自监督方法,通过每一轮训练得到双曲线嵌入学习知识图谱中的非线性分布的特征,并利用双曲线嵌入生成高质量的种子实体。在每一轮实验开始前,通过将上一轮训练得到的种子实体加入到下一轮的模型训练中,增强了模型的训练效率。通过在ICEWS数据集上的测试表明,该方法在相应的指标上分别提高0.66%与0.23%;2.基于时间特征的差异感知注意力机制:提出了一种基于时间特征的注意力机制。该机制能够使模型同时关注实体-时间与关系-时间之间的差异并学习对应的注意力系数使模型能够差异化学习不同实体携带的关系与时间特征;3.基于混合双曲线模型的时序实体对齐算法H2TEA:提出了一种基于混合双曲线模型的时序知识图谱对齐方法。首先通过基于时间感知的注意力机制学习实体-时间与关系-时间之间的特征之间的差异,之后通过基于代理的跨图注意力机制学习两个知识图谱之间每个实体的差异。在模型末端额外添加了门控聚合机制,实现了上述两类注意力机制的有效融合。最后通过构造双曲线嵌入,将实体分布约束在不同的非线性分布的几何空间。通过在四个公开数据集上的测试表明该方法能够以极低的嵌入维度实现在Hits@1指标上相比于现有基线分别提升0.95%、0.42%、6.6%和5.4%;

关键词：时序知识图谱非欧几里得嵌入实体对齐时序实体双曲线几何

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