具有關系敏感嵌入的知識庫錯誤檢測
所屬分類：技術論文
上傳者：aetmagazine
文檔大?。?span>563 K
標簽： 知識庫 嵌入模型 錯誤檢測
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文檔介紹：準確性與質(zhì)量對于知識庫而言尤為重要,，盡管已經(jīng)有很多關于知識庫不完整性的研究,，但是很少有工作者考慮到對于知識庫存在的錯誤進行檢測,，按照傳統(tǒng)方法通常無法有效捕捉知識庫中錯誤事實內(nèi)在相關性,。本文提出了一種知識庫具有關系敏感嵌入式方法NSIL,，以獲取知識庫各關系之間的相關性,，從而檢查出知識庫中的錯誤，以此提高知識庫的準確性與質(zhì)量,。該方法分為相關性處理和錯誤檢測兩階段,。在相關性處理階段，使用NSIL的相關函數(shù)以分值形式獲取各關系之間的相關度,；在錯誤檢測階段,，基于相關度分值進行錯誤檢測，對于缺失主體或客體的三元組進行缺失成分預測,。最后在知識庫之一Freebase生成的基準數(shù)據(jù)集“FB15K”上進行了廣泛驗證,，證明了該方法在知識庫錯誤知識檢測方面有著很高的性能。
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