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為準(zhǔn)確表征知識(shí)圖譜中實(shí)體與關(guān)系屬性的關(guān)系，提出一種改進(jìn)的膠囊網(wǎng)絡(luò)知識(shí)圖譜補(bǔ)全方法。將表示多關(guān)系數(shù)據(jù)的三元組轉(zhuǎn)換為矩陣的形式與多個(gè)過濾器進(jìn)行卷積，產(chǎn)生不同特征圖并重構(gòu)為相應(yīng)的膠囊，每個(gè)膠囊代表一組神經(jīng)元。在此基礎(chǔ)上，通過路由操作產(chǎn)生維度較小的膠囊，生成連續(xù)向量并將其與權(quán)重向量做點(diǎn)積運(yùn)算，構(gòu)建評(píng)分函數(shù)用于判斷三元組的正確性。采用公開數(shù)據(jù)集WN8RRFB15K237、FB15K分別進(jìn)行鏈接預(yù)測和三元組分類實(shí)驗(yàn)，結(jié)果表明，與 Distmult、 Complex、 Conve等模型相比，該算法鏈接預(yù)測性能較優(yōu)，與 Transe、 TranslTransr等模型相比，其三元組分類準(zhǔn)確率達(dá)到91.5%，具有顯著優(yōu)勢。
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