来源：AAAI2018

论文链接：https://arxiv.org/pdf/1711.03438.pdf

代码链接：https://github.com/bxshi/ConMask

本文解决知识库补全的问题，但和传统的 KGC 任务的场景有所不同。以往知识库补全的前提是实体和关系都已经在 KG 中存在，文中把那类情况定义为 Closed-World KGC。从其定义可以发现它是严重依赖已有KG连接的，不能对弱连接有好的预测，并且无法处理从 KG 外部加入的新实体。对此这篇文章定义了 Open-World KGC，可以接收 KG 外部的实体并链接到 KG。论文提出的模型是 ConMask，ConMask 模型主要有三部分操作：

（1）  Relationship-dependent content masking：强调留下和任务相关的词，抹去不相关的单词； 模型采用attention机制基于相似度得到上下文的词和给定关系的词的权重矩阵，通过观察发现目标实体有时候在权重高的词（indicator words）附近，提出 MCRW 考虑了上下文的权重求解方法。

（2）  Target fusion：从相关文本抽取目标实体的 embedding（用FCN即全卷积神经网络的方法）；这个部分输入是masked content matrix，每层先有两个 1-D 卷积操作，再是sigmoid激活函数，然后是 batch normalization，最后是最大池化。

为避免参数过多，在得到实体名等文本特征时本文选用语义平均来得到特征的 embedding 表示

（3）  Target entity resolution：通过计算 KG 中候选目标实体和抽取的实体的 embedding 间的相似性，结合其他文本特征得到一个 ranked list。本文设计了一个 list-wise ranking 损失函数，采样时按 50% 比例替换 head 和 tail 生成负样本，S 函数时 softmax 函数

论文的整体模型图为：

本文在 DBPedia50k 和 DBPedia500k 数据集上取得较好的结果，同时作者还添加了 Closed-World KGC 的实验，发现在 FB15k，以及前两个数据集上效果也很不错，证明了模型的有效性。

 

笔记整理：李娟，浙江大学博士在读，研究兴趣为知识图谱，表示学习。

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