论文浅尝 | 基于置信度的知识图谱表示学习框架

本文转载自公众号:PaperWeekly

作者丨谢若冰

单位丨腾讯微信搜索应用部

研究方向丨知识表示学习

知识图谱被广泛地用来描述世界上的实体和实体之间的关系,一般使用三元组(h,r,t)(head entity, relation, trail entity)的形式来存储知识,其中蕴含的知识数量巨大且时常更新。

目前,人工标注已经不能满足知识图谱更新和增长的速度,但自动化构建知识图谱的过程中往往容易引入一些噪声和冲突。

由于大多数传统知识表示学习(Knowledge, Representation Learning, KRL)方法都假设现有知识图谱中的知识是完全正确的,因此会带来潜在误差。

于是,如何从带有噪声或冲突的知识图谱中学习到更好的知识表示向量,同时又能够发现已有知识图谱中可能存在的错误,就成为了亟需解决的问题

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