做网站 php asp.net jsp,做网站标签栏的图片大小,wordpress 侧导航栏,专业软文代写论文链接#xff1a;https://arxiv.org/abs/1705.05742对于事件数据#xff0c;需要动态更新的知识图谱来保存知识图谱中关系的时许信息。本文提出了 Know-Evolve 这种基于神经网络的动态知识图谱来学习实体在不同时刻的表示。在动态知识图谱中#xff0c;事件由四元组表示https://arxiv.org/abs/1705.05742 对于事件数据需要动态更新的知识图谱来保存知识图谱中关系的时许信息。本文提出了 Know-Evolve 这种基于神经网络的动态知识图谱来学习实体在不同时刻的表示。在动态知识图谱中事件由四元组表示相比于普通的三元组增加了时间信息因此在动态知识图谱中实体之间的可能通过多个相同的关系连接但是这些关系会关联到不同的时序信息。Know-Evolve 中使用时间点过程temporal point process来描述时间点的影响。在时间点过程中某一时刻发生某事件的概率可以表示为其中具体而言Know-Evolve 中使用了Rayleigh过程来表示 \lambda(t)并使用一个神经网络来拟合 Rayleigh 过程的参数对于发生在时刻 t 的四元组有其中上式中V 表示实体对应的向量表示R 表示关系对应的矩阵t-1 表示实体在上次被更新后的状态, \bar{t} 表示头实体或尾实体中最后被更改的时间。此外每次将新的四元组加入到动态知识库后动态知识库中与该四元组相关的实体也会相应地进行更新更新地过程用一个 RNN 来表示对于头实体有对于尾实体有模型的训练通过最大化训练数据中四元组发生概率进行对应的损失函数为对数损失函数在损失函数中后一项需要对头实体关系尾实体进行遍历这个计算量是很大的本文中使用了采样的方法来近似计算得到这部分的值。实验使用了GDELT和ICEWS这两个时序知识库相比于其他的方法本文的结果均有限制的提升。 论文笔记整理王旦龙浙江大学硕士研究方向为自然语言处理。OpenKG.CN中文开放知识图谱简称OpenKG.CN旨在促进中文知识图谱数据的开放与互联促进知识图谱和语义技术的普及和广泛应用。点击阅读原文进入 OpenKG 博客。
