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http://tdr.lib.ntu.edu.tw/jspui/handle/123456789/49176
標題: | 基於樣本池的機率性知識圖譜嵌入半監督式學習框架 A Pool-based Semi-supervised Learning Framework for Uncertain Knowledge Graph Embedding |
作者: | Zhu-Mu Chen 陳主牧 |
指導教授: | 郭大維(Tei-Wei Kuo) |
關鍵字: | 不確定性知識圖譜,本體,嵌入,特徵學習,半監督學習, Uncertain Knowledge Graph,Ontology,Embedding,Representation Learning,Semi-Supervised Learning, |
出版年 : | 2020 |
學位: | 碩士 |
摘要: | 在本文中,我們研究了不確定性知識圖的嵌入問題。不確定性知識圖的實體之間的關係會帶有一個可信度值。直接使用現有的嵌入方法可能會丟棄可信度信息、僅適用於特定類型的得分函數,或在訓練中導致許多假陰性樣本。我們提出了一種基於池的半監督學習框架,以同時保留圖結構和關係的可信度值,並避免上述問題。我們的框架包括兩個部分。第一部分是建立一個模型,該模型可以結合兩種常見的得分函數,以預測(開頭實體-關係-結果實體)三元體的可信度。第二部分是對正負樣本和估計的可信度分數進行半監督學習。此外,我們利用樣本池作為生成樣本的中繼,以進一步增強半監督學習。實驗結果表明,本文提出的框架在可信度預測和尾部實體預測方面都具有較高的準確性,可以更好地學習嵌入 In this paper, we study the problem of embedding uncertain knowledge graphs, where the relation between entities is associated with a confidence score. Observing the existing embedding methods may discard the uncertainty information, only incorporate a specific type of score function, or cause many false-negative samples in the training, we propose a pool-based semi-supervised learning framework to preserve both the graph structure and the confidence values of relations while avoiding the above issues. Our framework consists of two parts. The first part is to build a model incorporating two common types of scoring functions to predict the confidence score of a head-relation-tail triplet. The second part is to do semi-supervised learning with both positive and negative samples with estimated confidence scores. Furthermore, we leverage a sample pool as a relay of generated samples to further augment the semi-supervised learning. Experiment results show that our proposed framework can learn better embedding in terms of having higher accuracy in both the confidence score prediction and tail entity prediction. |
URI: | http://tdr.lib.ntu.edu.tw/jspui/handle/123456789/49176 |
DOI: | 10.6342/NTU202003143 |
全文授權: | 有償授權 |
顯示於系所單位: | 資訊工程學系 |
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