《表2 FB15k、WN18和FB15k-237的Mean Rank的filt结果》

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《知识图谱嵌入中的自适应筛选》

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如表2所示，本文算法与TransE给出的实验代码所运行的结果相比，Mean Rank都有下降，但在Hits@10的比率中，两者相差不大，在数据集FB15k和WN18中，对于Mean Rank和Hits@10，如表2中的不加反例筛选的情况下，原TransE与本文算法实现的结果相对比，在数据集FB15K中的结果从142下降至134，而数据集WN18的结果从490下降至457。FB15k-237中的结果也不是很理想。在Hits@10中，数据集FB15k、WN18和FB15k-237仅仅提高千分之几。产生这样结果的原因是由于本文算法采取了分组的方法调整概率，使比原来算法直接筛选正例要好。但由于反例的筛选与原来的一致，都是随机筛选的，这样的结果导致了所筛选的反例不够代表性，反例不够好，甚至选中反例可能已经是训练好的反例了。