《表2 实验所用数据集的统计信息》

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《TransRD：一种不对等特征的知识图谱嵌入表示模型》

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为了评估链接预测的效果，我们首先使用TransR[7]使用的WN18(Wordnet）和FB15K(Freebase）数据集进行实验，并使用与TransR相同的方法分割训练集、验证集和测试集。还使用不对等特征显著的领域知识图谱MPBC＿20来验证所提方法的有效性。该数据集有175 624个实体，20个关系，以及811 785个三元组。我们按8∶1∶1的比例生成训练集、验证集和测试集，训练集有649 439个三元组，验证集有81 603个三元组，测试集有80 743个三元组。在MPBC＿20中，我们发现有实体出现在验证集和测试集中，但没有出现在训练集中，这类实体称为空实体。在验证集和测试集中，分别有7 910(9.7%）和7 915(9.8%）个三元组包含上述实体。由于本文模型不能像NTN模型[3]那样从训练出的词向量中获得实体的向量表示，需去除验证集和测试集中包含空实体的三元组。三个数据集的信息如表2所示。