TY -的A2 - G, Thippa Reddy盟——田Luogeng AU -杨,白龙AU -阴,新利AU -康,凯盟,吴经PY - 2021 DA - 2021/12/28 TI -多路交叉图卷积知识表示学习SP - 2547905六世- 2021 AB -在过去,大多数的实体预测方法基于嵌入缺乏培训当地的核心关系,导致缺乏端到端培训。针对这个问题,我们提出了一个端到端的知识图嵌入表示方法。它涉及当地图卷积和全球交叉学习本文,叫做TransC图卷积网络(TransC-GCN)。首先,多个本地语义空间划分根据最大的邻居。其次,翻译模型用于当地的实体和关系映射到一个十字架向量,作为输入之下。第三,通过培训和学习当地的语义关系,最强最好的实体和关系。最优组合实体关系评估后损失函数获得的排名是基于互信息熵。实验表明,本文可以更准确地获得本地实体特征信息通过卷积运算的轻量级卷积神经网络。同时,最大池操作有助于掌握当地的强烈信号特性,从而避免了全球冗余功能。与主流三位一体的基线预测模型相比,该算法可以有效地减少计算复杂度,同时实现强鲁棒性。 It also increases the inference accuracy of entities and relations by 8.1% and 4.4%, respectively. In short, this new method can not only effectively extract the local nodes and relationship features of the knowledge graph but also satisfy the requirements of multilayer penetration and relationship derivation of a knowledge graph. SN - 1687-5265 UR - https://doi.org/10.1155/2021/2547905 DO - 10.1155/2021/2547905 JF - Computational Intelligence and Neuroscience PB - Hindawi KW - ER -