论文浅尝 | 基于关系感知锚点增强的知识图谱补全（AAAI2025）

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原创最新推荐文章于 2026-07-06 15:27:37 发布 1.2k 阅读 AI 写同款· GEO 优化 ›

Wikidata知识图谱介绍与数据处理 1. Wikidata简介 Wikidata（维基数据）是一个自由开放的知识库，可以同时被人和机器阅读、编辑[1]。根据官网介绍，Wikidata作为一种结构化数据的集中存储，为其他维基媒体（Wikimedia）项目[2]提供支撑，包括Wikipedia（维基百科）、Wikivoyage（维基导游）、Wiktionary（维基字典）、Wikisource（维基文库）等。就像维基百科一样，Wikidata 支持自由协作编辑，支持多语言。与维基百科不同的是，Wikidata作为知识库，其内容都是结构化阅读详情

1. 动机

利用预训练语言模型（PLM）增强具有详细文本描述的原始三元组的内在语义联系。该分支中的典型方法分别将输入查询（与实体和关系相关联的文本描述）及其候选实体映射到特征向量，然后最大化有效三元组的概率。随着大型语言模型的快速发展，这些方法越来越受到人们的关注。根据语言模型的特性，输入查询提供的相关和具体的上下文信息越多，结果嵌入的判别性越强。在本文中，通过观察和验证，我们发现了一个被忽视的事实，即查询中头部实体的关系感知邻居可以作为更精确的链接预测的有效上下文。基于这一发现，我们提出了一种关系感知锚点增强知识图谱补全方法（RAA-KGC）。具体来说，在我们的方法中，为了提供目标实体可能是什么样子的参考，我们首先在头部实体的关系感知邻域中生成锚实体。然后，通过将查询嵌入拉向锚的邻域，对目标实体匹配进行调整，使其更具判别性。我们大量的实验结果不仅验证了RAA-KGC的有效性，而且还表明，通过集成我们的关系感知锚点增强策略，可以显著提高当前领先方法的性能，而无需进行实质性修改。

2. 贡献

通过观察和实验验证，本文发现了一个以前被忽视的事实，即关系感知实体可以作为目标实体预测的有效上下文。通过这种设置，现有方法可以在不需要进行实质性修改的情况下实现显著的性能改进。
本文提出了一种关系感知锚增强知识图谱补全算法(RAA-KGC)，方法是用目标实体原型来补充查询。所提出的方法可以生成具有判别性和紧凑的实体嵌入。因此与比较的最先进的算法相比，实现了优越的性能。

3. 方法

（1）问题陈述

给定一个知识图谱，其中和分别是实体和关系的集合。本文专注于链接预测子任务，目标是预测缺失的头实体或尾实体。方法框架如下图所示。

（2）锚点生成

RAA-KGC通过利用查询头实体的关系感知邻居实体来提供目标实体的上下文信息。定义关系感知锚点生成操作如下：

其中是从关系感知实体集中随机采样的锚点集合。

（3）锚点增强嵌入生成

使用两个编码器和来生成锚点增强嵌入。锚点增强嵌入的计算公式如下：

（4）训练与推理

采用对比学习损失函数，通过最小化和来优化锚点增强嵌入。推理时，计算目标实体和查询的余弦相似度，并选择最高得分作为预测结果。

4. 实验

数据集

在三个常用数据集上评估RAA-KGC的性能：WN18RR、FB15k-237和Wikidata5M-Trans。

Dataset	train	valid	test
WN18RR	86,835	3034	3134
FB15k - 237	272,115	17,535	20,466
Wikidata5M - Trans	20,614,279	5,163	5,163

对比基线

与十二种最先进的方法进行比较，包括基于三元组和基于文本的方法。

实验结果

（1）总体性能比较

WN18RR：RAA-KGC在MRR、Hit@1、Hit@3和Hit@10上均优于SimKGC。
FB15k-237：RAA-KGC在某些指标上表现不如SimKGC，可能是因为该数据集的拓扑结构较密集。
Wikidata5M-Trans：RAA-KGC在所有指标上均表现出色。

（2）锚框增强集成的重要性比较

（3）兼容性分析

（4）实例分析

5. 讨论

锚点增强嵌入的重要性：实验表明，锚点增强嵌入在预测过程中起到了重要作用。
关系细粒度性能：RAA-KGC在大多数关系类型上优于SimKGC。
样本大小的影响：随着样本大小的增加，性能有所提升，但过多的样本引入噪声限制了进一步的性能提升。
兼容性：RAA框架与其他基线模型兼容，提升了它们的性能。
未见实体上的性能：RAA-KGC在归纳场景下表现出色，显示出较强的泛化能力。

6. 结论

本文提出了RAA-KGC方法，通过生成目标实体的一般示例并将其嵌入拉向锚点邻域，显著提高了知识图谱补全的性能。未来的研究可以结合子图的结构和文本信息来进一步提高KGE模型的性能。

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