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检索条件"主题词=distributed representation inference"

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N-MlpE: Optimizing Multilayer Perceptron Network-based Knowledge Graph Embedding Model with Neighborhood Information 29

N-MlpE: Optimizing Multilayer Perceptron Network-based Knowl...

引用

29th IEEE International Conference on Parallel and distributed Systems, ICPADS 2023

作者： Xu, Qing Ren, Xiaoli Ren, Kaijun Lin, Jiarun Li, Xiaoyong National University of Defense Technology College of Meteorology and Oceanography Changsha China

ISBN: (纸本)9798350330717

As an effective knowledge organizing and modeling technique, knowledge graph has become a key topic in graph research, but the practical application of KG is limited by its incompleteness. In recent years, many knowledge graph embedding(KGE) methods for knowledge graph completion(KGC) based on graph neural networks(GNN) have been proposed. However, most GNN-based KGC models are still suffer from the encoder-decoder structure of low efficiency in aggregating neighborhood information and the difficulty of model training. This paper present an optimized model that incorporates Neighborhood information into knowledge inference, to improve the performance of KGC models based on multilayer perceptron network(MLP), which is named N-MlpE. We generate an input sequence that includes the query triplet and its neighbor entities and relationships, and then feed it to an adaptive filter module to remove useless neighbors for the inference to improve the accuracy of the inference, and reduce the computational complexity of training the model. The filtered sequence is then fed into a weight calculation module and a feature extraction module simultaneously, the former is designed based on selfattention to model the relevant rule inference, which enhances the interpretability of KGE models, and the latter is based on MLP and used to capture the long-distance interactions between triplets, which can significantly improve the accuracy of inference. Extensive experiments are conducted on two standard KG datasets WN18RR and FB15k237 to verify the effectiveness of N-MlpE, the results show that the accuracy of N-MlpE model outperforms most GNN-based models. © 2023 IEEE.

关键词： distributed representation inference knowledge graph completion knowledge graph embedding link prediction

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