融合雙重注意力與圖增強的知識圖譜推理

摘要： 在當前知識圖譜推理領域，基于序列的推理模型往往只關注顯性路徑關系，而忽視了路徑之外的隱性實體關系，限制了推理的全面性和準確性。此外，這些模型在面對數(shù)據(jù)稀疏問題時表現(xiàn)出顯著的局限性。針對以上問題，提出了一種融合雙重注意力與圖增強的知識圖譜推理框架DAGAR。設計了一種融合實體信息和關系信息的雙重注意力子圖采樣機制，對知識圖譜進行有效采樣，同時對查詢進行增強，有效緩解了數(shù)據(jù)稀疏問題... （共11頁）