《表1 数据集中关系两端节点数量的统计信息》

  提示：宽带有限、当前游客访问压缩模式

本系列图表出处文件名：随高清版一同展现

《TransRD：一种不对等特征的知识图谱嵌入表示模型》

1. 获取 高清版本忘记账户？点击这里登录

1. 下载图表忘记账户？点击这里登录

以基准知识图谱FB15K和WN18为例，从统计角度分析知识图谱的关系两端的实体数量不对等。对于知识图谱的每一种关系，首先统计（1）每个头实体对应尾实体的平均数量（记为tph）和（2）每个尾实体对应头实体的平均数量（记为hpt）两方面信息。然后计算出这两方面数值的均值（mean）和标准偏差（standard deviation，STDEV），用于衡量知识图谱的不对等程度及其变化情况。其中，均值表示整个知识图谱中每个头（尾）节点平均有多少尾（头）节点相应，而标准偏差反映出关系两端节点的不对等映射程度的变化情况。直观上看，均值越大，知识图谱不对等程度越高，而标准偏差值越大，则知识图谱不对等程度变化范围越大。表1列出实验所用数据集上头（尾）节点平均对应尾（头）节点的相关统计信息。