多关系下图自注意机制增强的知识表示学习

摘要： 知识图谱为表示多关系型数据的异构图。已有知识表示学习方法通过增加实体和关系嵌入之间的交互提高知识三元组表达能力，但无法使其蕴含多层次语义，即特定关系下实体具有的多重关联属性。图神经网络利用结构信息为实体的邻居节点分配权重，但无法对实体和邻居之间的复杂交互进行更精准的消息传递。为此，提出了基于自注意机制的知识表示学习模型（CompESAT），为聚合了邻居信息的复合实体引入自注意机... （共8页）