基于多特征提取和對比學習的知識圖譜鏈接預測

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摘 要：針對傳統(tǒng)知識圖譜鏈接預測方法提取圖譜節(jié)點特征角度單一，且在訓練過程中較少考慮節(jié)點間復雜的交互作用，構建的負例三元組質量較低等問題，提出了一種鏈接預測方法，旨在充分利用知識圖譜節(jié)點間的相互作用和圖結構蘊含的交互信息，考慮從多特征角度識別出三元組中的缺失事實。首先，通過不同的節(jié)點特征提取方式從不同角度獲得節(jié)點的嵌入表示，并聚合鄰居節(jié)點特征以增強其實體語義信息；其次，用多個卷積操作提取實體和關系之間的全局關系和過渡特征，通過深度特征提取的方式處理實體和關系的信息交互；最后，通過引入對比學習，干預負例三元組的構建，同時增強負例三元組的特征，提高所構建三元組的質量，最終通過計算余弦相似度篩選出預測實體。（剩余26140字）