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http://tdr.lib.ntu.edu.tw/jspui/handle/123456789/71320
標題: | 知識圖譜表示法基於對抗式的機率網絡 Knowledge Graph Embedding by Adversarial Probabilistic Network |
作者: | Han-Hao Chen 陳翰浩 |
指導教授: | 鄭卜壬(Pu-Jen Cheng) |
關鍵字: | 圖形知識嵌入,對抗訓練,特徵抽取,連結預測,人工智慧, Graph knowledge embedding,Adversarial training,Feature extraction,Link prediction,Artificial intelligence, |
出版年 : | 2018 |
學位: | 碩士 |
摘要: | 學習知識圖譜表示法是目前相當熱門的研究主題,目的在於有效的 壓縮並且充分的表示知識圖譜中的資訊,除此之外也可以用來預測未 知的連結關係,學習完的資訊可用於多種深度學習任務中的起始資訊。 本論文提出了一個有效的方式,有別於傳統學習過程中利用預先定義 的邊界來拉開正反的距離,我們利用最大化觀察到的知識圖譜的機率 來進行學習,並將學習當下所考慮的關係進行空間中的投影,同時透 過雙向的關係的轉換讓圖譜中的每一個節點在學習的過程中能夠有效 的變換語義,最後基於最大化圖譜機率的方式來進行優化。除此之外, 為了增加每個節點 (node) 以及關係 (edge) 在學習成效上的穩健性,我 們更首先將對抗式學習的方法引入知識圖譜中,實驗驗結果證明,本 文所提出的新模型能夠更有效的保留以及預測圖譜中的資訊,並且勝 過了以往的模型的成效。 This work studies the problem of embedding knowledge graph into low-dimensional vector space, which is very useful in many AI tasks. However, most existing methods could not precisely and flexibly characterize knowledge graph in its relation mapping properties such as one-to-many, many-to-one, and many-to-many, and could not efficiently find extra hidden relative entities for a given relationship. In this work, we propose a novel perspective for knowledge graph embedding by maximizing the probability of observed graph named ”TransPN”, which can well preserve the variety of complex relations by using the bidirectional translation and dynamical relation projection. Moreover, we are the first to introduce virtual adversarial training to enhance the robustness of our embedding results named ”TransPN-Adv”. The experiment results show that the proposed method makes a substantial improvement against the state-of-the-art baselines. |
URI: | http://tdr.lib.ntu.edu.tw/jspui/handle/123456789/71320 |
DOI: | 10.6342/NTU201801579 |
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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