基于表示学习的包含公理学习

目录

声明

第1章 绪论

1.1 研究背景

1.1.1 知识图谱

1.1.2 本体包含公理学习

1.1.3 知识图谱表示学习

1.2 研究目标和主要内容

1.2.1 研究目标

1.2.2 主要内容

1.3 论文组织结构

第2章 基础知识及相关工作介绍

2.1 知识图谱

2.2 知识图谱表示学习

2.3 本体构建

2.4 本章小结

第3章 知识图谱表示学习模型的研究

3.1 表示学习模型SetE

3.1.1 类型的表示

3.1.2 关系的表示

3.1.3 类型差的表示

3.2 模型训练

3.2.1 生成负样本

3.2.2 损失函数和优化

3.2.3 训练算法

3.3 本章小结

第4章 基于线性规划的本体包含公理学习算法

4.1 包含公理的学习框架

4.1.1 SubClassOf公理的学习

4.1.2 SubPropertyOf公理的学习

4.1.3 含有ObjectIntersectionOf公理的学习

4.1.4 含有Domain和Range公理的学习

4.2 复杂公理的学习

4.3 本章小结

第5章 实验验证及结果分析

5.1 实验环境和实验数据

5.2 SetE类型向量表示可视化

5.3 本体包含公理学习

5.3.1 与TransC相比

5.3.2 与基于统计方法相比

5.3.3 与DBpedia原有本体相比

5.3.4 逻辑验证

5.4 本章小结

第6章 总结与展望

6.1 总结

6.2 展望

参考文献

发表论文和参加科研情况说明

致谢