双曲面嵌入知识图谱的技术突破

使用双曲面嵌入知识图谱

知识图谱是一种高效的信息表示方式，但传统基于逐跳连接的分析方法难以扩展。近年来，知识图谱嵌入技术将图谱元素表示为多维空间中的点，虽提升效率却损失了丰富的信息层次。

在今年的国际万维网会议上，研究团队提出了一种创新嵌入方案：将知识图谱元素表示为庞加莱超球面上的双曲面。双曲面作为有界曲面，能够利用双曲空间的特性捕获传统方法丢失的层次化信息。

技术实现

双曲面嵌入原理

HypE方案将节点和边嵌入为庞加莱超球面上的双曲面，每个双曲面由两对平行弧对齐的horocycle（极限圆）相交定义。弧对齐horocycle是与庞加莱超球面直径平行且与边界正交的部分圆（在双曲几何中，平行线可能具有不同曲率，但永不相交）。

双曲面的空间延展特性使HypE能够通过空间重叠表示图谱中的逻辑交集。例如"品牌A的鞋类"可表示为品牌A嵌入与鞋类嵌入的几何交集。

神经网络架构

研究团队训练了专用神经网络，输入包含：

• 实体对象
• 关系类型
• 任意数量附加实体
• 控制信号（指示三种操作：平移、并集、交集）

控制信号触发网络内部的开关序列，明确学习特定逻辑关系的嵌入表示。平移操作表示在图中进行1-3跳的遍历，并集和交集则对应标准逻辑运算。

实验成果

在五个不同数据集上，HypE与四种现有嵌入方案进行对比测试：

• 执行九类查询：单跳/双跳/三跳平移、双实体/三实体交集、双实体并集及三种混合操作
• 在44项测试中性能领先（仅一项联合平移测试位列第二）
• 相对次优方案的性能提升达7%-33%，单个查询提升最高达50%

应用价值

该方法特别适用于处理具有复杂层次结构的知识图谱，如产品分类体系、概念层级关系等。通过几何化表示逻辑查询，为大规模知识图谱的高效检索提供了新的技术路径。

相关论文：《基于知识图谱逻辑查询的自监督双曲面表示》发表于The Web Conference 2021会议
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