软件学报

作者：周光有，李鹏飞，谢鹏辉，罗昌银

单位：周光有，华中师范大学 计算机学院, 湖北 武汉 43007911,李鹏飞，华中师范大学 计算机学院, 湖北 武汉 43007902,谢鹏辉，华中师范大学 计算机学院, 湖北 武汉 43007903,罗昌银，华中师范大学 计算机学院, 湖北 武汉 43007904

关键词：知识图谱;时序知识图谱;链接预测;扩散模型

基金：国家自然科学基金(61972173); 中央高校基本科研业务费(CCNU22QN015); 武汉市知识创新专项基础研究项目(2022010801010278)

时序知识图谱推理旨在补充知识图谱中缺失的链接(事实), 其中每个事实都与时间戳进行绑定. 基于变分自动编码器的动态变分框架在这项任务中显示出独特的优势. 通过将实体和关系基于高斯分布进行联合建模, 该方法不仅具备很强的可解释性, 而且解决了复杂的概率分布问题. 然而, 传统的变分自动编码器方法在训练过程中容易出现过拟合问题, 从而不能精确捕捉实体语义的演化过程. 为了解决这个问题, 提出基于扩散概率分布的时序知识图谱推理模型. 具体来讲, 建立一个双向的迭代过程, 将实体语义建模过程分为多个子模块. 其中, 每个子模块通过一个正向的加噪变换和反向的高斯采样组成, 负责建模实体语义的一个微小演变过程. 相对基于变分自动编码器的方法, 通过多个子模块联合建模显示地学习度量空间中实体语义随时间的动态表示, 能够得到更为精确的建模. 与基于变分自动编码器的方法相比, 对于评估指标 $ MRR $, 模型在Yago11k数据集和Wikidata12k数据集分别提高4.18%和1.87%, 在ICEWS14和ICEWS05-15数据集上分别提高1.63%和2.48%.

来源：2024年第11期

《软件学报》期刊编辑部

查看软件学报杂志2024年第11期