研究文章

多路交叉图知识表示学习的卷积

表3

比较多个基线模型的整体效果在不同的数据集。

数据集 YAGO43kET WN18RR FB15kET
指标 MRR H_@1 H_@3 H_@10 MRR H_@1 H_@3 H_@10 MRR H_@1 H_@3 H_@10

方法 TransE 0.21 12.63 23.24 38.93 0.14 8.14 13.27 19.56 0.45 31.51 51.45 73.93
TransE-ET 0.18 9.19 19.41 35.58 0.16 8.32 14.31 21.22 0.46 33.56 52.96 71.16
TransR 0.19 10.23 19.97 36.75 0.16 8.44 17.92 26.71 0.47 34.63 53.67 72.02
研讨会 0.23 13.73 26.28 42.18 0.18 9.12 18.21 27.13 0.50 38.51 55.33 72.93
PTransE 0.24 13.74 26.36 42.33 0.20 10.38 20.32 29.33 0.53 39.87 56.47 73.51
ConnectE - (E2T + 0) 0.25 13.66 26.38 44.60 0.21 11.71 23.31 30.74 0.57 45.82 62.60 80.01
ConnectE (E2T +泰爱泰党) 0.29 16.13 30.98 47.99 0.23 12.17 23.79 31.03 0.59 49.611 64.69 80.03
TransC-GCN _AdaGrad 0.29±.32 17.12±0。 31.33±. 21 48.72±.02点 0.23±. 21 13.76±. 01 28.35±点 33.07±。08 0.61±0。 49.47±.76 65.25±无误 81.02±.41点
TransC-GCN _SGD 0.29±点 17.06±。 30.95±36 48.98±15 0.24±.32 13.98±36 29.18±10 43.53±0。 0.61±.37点 49.53±.40 65.39±.68点 81.33±.32