融合锚节点和三元关系向量的军事知识图谱表示学习

知识图谱是一种用于表示和推理知识的图结构,对于军事领域的决策支持和智能化应用具有重要意义。现有的军事知识图谱多面临着大量三元组缺失的问题,对辅助决策任务造成极大的影响。为此,提出一种融合锚节点和三元关系向量的军事知识图谱表示学习模型。通过NodePiece构建固定大小的锚节点词汇表,以实现对任何实体的引导性编码和嵌入;利用TripleRE综合关系向量的投影与平移特征表示,实现对实体间语义相似度和关系强度的深层捕捉。实验结果表明,该方法在军事知识图谱单跳推理任务上取得了优异的性能,证明其有效性和可行性。