Hiệu suất dự đoán Đối với một định lượng
phân tích, chúng tôi đã tạo ra một tập dữ liệu thử nghiệm mới
của dự đoán liên kết trên gấp bốn lần vào FB15K. Điều này
thiết lập thử nghiệm đã được tạo ra bằng cách tạo ra các đường dẫn từ
các bộ thử nghiệm thông thường (tập kiểm tra ba) và loại bỏ
những gấp bốn lần được sử dụng cho đào tạo. Chúng tôi
có được 1.852 gấp bốn lần. Các thí nghiệm tổng thể
giao thức là giống như trước, cố gắng để dự đoán
người đứng đầu hoặc đuôi của các tăng gấp bốn lần trong lượt.
Trên đó giao thức đánh giá, RTRANSE có một
thứ hạng trung bình 114,0 và H @ 10 của 68,2%, trong khi
Transe có được một thứ hạng trung bình của 159,9 và
H @ 10 của 65,2% (bằng cách sử dụng các mô hình tương tự như trong các
phần trước). Chúng ta có thể thấy rằng việc học
trên con đường cải thiện màn trình diễn trên cả số liệu,
với mức tăng 3% về H @ 10 và quan trọng
đạt được trong khoảng 46 trong xếp hạng trung bình, tương ứng
với tăng tương đối khoảng 30%.
4 Kết luận
Chúng tôi đã được đề xuất để tìm hiểu embeddings các tác phẩm
của các mối quan hệ trong mô hình dịch cho
dự đoán liên kết trong KBs. Kết quả thực nghiệm
cho thấy phương pháp này được hứa hẹn.
Chúng tôi xem xét trong công việc này một bộ giới hạn của
con đường nhỏ có chiều dài hai. Chúng tôi rời khỏi nghiên cứu về
con đường tổng quát hơn cho công việc tương lai.
Lời cảm ơn
Công trình này được thực hiện trong khuôn khổ của
các LABEX MS2T (ANR-11-IDEX-0004-02), và
được tài trợ bởi Cơ quan Nghiên cứu Quốc gia Pháp
(EVEREST- 12-JS02-005-01).
đang được dịch, vui lòng đợi..