结合四元数路径集成和空洞循环卷积的知识表示

摘要

为建模知识图中的复杂关系模式,知识补全模型期望提升表示能力和特征提取能力。超复数空间容量大于传统实数/复数空间,相关计算开销较小,但现有基于超复数嵌入的方法表示/提取能力不足且没有利用实体间路径的语义信息。该文首先优化现有超复数模型设计以扩大表示空间;接下来将实体间关系序列整合视作多旋转混合问题,设计四元数路径序列的快速整合方法并理论证明,进一步引入注意力机制集成路径语义;最后利用空洞循环卷积增强模型的特征提取能力。通过在主流数据集上开展链路预测和路径查询实验,验证了模型的表示和特征提取能力等,均优于Rotate3D等先进对比模型。