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基于翻译的表示学习模型 Transe被提出后，研究者提出一系列模型对其进行改进和补充，如 Transh、 TransgTransr等。然而，这类模型往往孤立学习三元组信息，忽略了实体和关系相关的描述文本和类别信息。基于主题特征构建 Transatopic模型，在学习三元组的同时融合关系中的描述文本信息，以增强知识图谱的表示效果。采用基于主题模型和变分自编器的关系向量构建方法，根据关系上的主题分布信息将同一关系表示为不同的实值向量，同时将损失函数中的距离度量由欧式距离改进为马氏距离，从而实现向量不同维权重的自适应赋值。实验结果表明在应用于链路预测和三元组分类等任务时， Transa Topic模型的 Mean Rank HITS@5和HITS@10指标较 Transe模型均有显著改进。
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