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為了解決知識圖譜的鏈接預測問題，提出了一種共享變量的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型（LCPE），該模型通過將實體和關(guān)系嵌入到向量空間中實現(xiàn)對鏈接的預測。通過分析UnstructuredModel，推導出在向量空間中兩個有關(guān)系的實體嵌入距離更近，即相似的實體之間更可能具有關(guān)系，LCPE模型將ProjE模型和實體之間的相似度信息進行融合，在判斷兩個實體是否有關(guān)系的基礎(chǔ)_上判斷具體關(guān)系類型。三元組預測實驗中，LCPE模型在與ProjE 模型參數(shù)規(guī)模相同的情況下，在公開數(shù)據(jù)集WN18中，正例三元組的平均得分排名（ Mean Rank）比ProjE 提前了11，而正例三元組在前10名中出現(xiàn)的概率Hit@10比ProjE提升了0.2個百分點;在FB15k中，Mean Rank 提前了7.5，Hits@10平均提升了3. 05個百分點：證明了LCPE 模型能夠?qū)嶓w相似度信息融入ProjE 中并有效提升預測準確度。
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