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J-GLOBAL ID：201702265962790347   整理番号：17A0532767

分散表現とマルチ特徴融合に基づく知識ベース三成分分類【JST・京大機械翻訳】

Triple Classification Based on Synthesized Features for Knowledge Base

著者 (4件)： An Bo (Laboratory of Chinese Information Processing,Institute of Software, Chinese Academy of Sciences) ,  Han Xianpei (Laboratory of Chinese Information Processing,Institute of Software, Chinese Academy of Sciences) ,  Sun Le (Laboratory of Chinese Information Processing,Institute of Software, Chinese Academy of Sciences) ,  Wu Jian (Laboratory of Chinese Information Processing,Institute of Software, Chinese Academy of Sciences)
資料名： Zhongwen Xinxi Xuebao  (Zhongwen Xinxi Xuebao)
巻： 30  号： 6  ページ： 84-89,099  発行年： 2016年 
JST資料番号： C2296A  ISSN： 1003-0077  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： 中国 (CHN)  言語： 中国語 (ZH)

抄録/ポイント： 三成分分類は知識ベース補完と関係抽出の重要な技術である。現在の主流の三元グループ分類方法は通常TRANSEに基づいて知識ベース実体と関係の分散表示を構築する。しかし,TRANSE法は1対1型の関係を扱うだけで,1対多,1対多対多型の関係をうまく扱うことはできない.上記の問題を解決するために,本論文は,分散表現に基づく特徴融合法を提案して,3つの要素の距離,関係の事前確率,および実体とコンテキストコンテキストの適合度を統合することによって4種類の公開データセット(WN11,WN18,FB13,FB15K)における試験結果は,TCSFが三成分分類における既存のSTATE-OF-THEARTモデルを上回ることを示した。Data from the ScienceChina, LCAS. Translated by JST【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 事前確率 ,  *知識ベース ,  情報公開
準シソーラス用語： 適合度 ,  分類法 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (3件)： knowledge base ,  deep learning ,  triple classification

分類 (2件)： 人工知能  (JE08000Z) ,  システム・制御理論一般  (IA02010H)

タイトルに関連する用語 (5件)： 分散表現 ,  マルチ ,  特徴融合 ,  知識 ,  分類