基于历史对比学习的时序知识图谱补全

来源：计算机工程与应用杂志2024年第22期北京时间：

作者：许智宏, 邱鹏林, 王利琴, 董永峰

单位：1.河北工业大学 人工智能与数据科学学院，天津 300401；2.河北省大数据计算重点实验室，天津 300401；3.河北省数据驱动工业智能工程研究中心，天津 300401

摘要：针对现有的时序知识图谱补全模型高度依赖历史上已经发生过的事件，对历史上未发生过的事件预测不够准确的问题，提出了一种加入时序信息的对比历史与非历史信息的时序知识图谱补全模型（completion of temporal knowledge graph for comparing historical and non-historical information，CHNH）。该模型通过BiLSTM捕捉序列中的长期依赖关系，确保准确地编码历史信息。使用RGCN进行图卷积操作，从而学习到全局的图表示。在预测过程中，针对分开编码的历史和非历史信息，采用不同的评分函数来确定预测实体对这两类信息的依赖程度。通过这种方式，模型能够更有效地补全实体和关系，提高模型的预测性能。在ICEWS18、GDELT和YAGO数据集上的实验结果表明，CHNH模型在MRR、Hits@1、Hits@3和Hits@10上普遍优于基线模型。

关键词：时序知识图谱,历史信息,非历史信息,对比学习