基于TransE的表示学习方法研究综述

分类： 计算机科学 >> 计算机科学的集成理论 提交时间： 2020-09-28 合作期刊: 《计算机应用研究》

张正航 钱育蓉 行艳妮 赵鑫

摘要： 为了及时了解基于TransE的表示学习方法的最新研究进展，该文通过归纳与整理，将基于TransE的表示学习方法分为基于复杂关系的方法、基于关系路径的方法、基于图像信息的方法，以及基于其他方面的方法这4种类型。对每一种方法的设计思路、优缺点等进行了详细的分析。同时，对基于TransE的表示学习方法的公共数据集与评价指标进行了对比、总结，以及对各种基于TransE的表示学习算法在实验中的表现进行了对比分析。最后，对全文的研究进行了总结，对今后研究的热点进行了展望。从研究结果来看，PaSKoGE方法、NTransGH方法、TCE方法、TransD方法在做链接预测和三元组分类任务上表现效果最好，值得推广和进一步拓展，并可在其特定于路径的嵌入、两层神经网络、三元组上下文、动态构造映射矩阵上进一步完善。

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