《表4 本文数据集上的实体预测结果》

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《面向企业动态风险的知识图谱构建与应用研究》

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基于前文所构建的企业实体和关系数据集，选取其中80%的数据为训练集，验证集和测试集各占10%，并且规定风险事件之间的时间间隔为24h。对于数据集中缺少头实体或尾实体以及缺少关系的测试风险事件四元组，使用平均倒数排名MRR和在过滤设置下的Hits@1，Hits@3和Hits@10指标[25]对实体和关系预测结果的评估，对比了基于动态推理的RE-NET模型、原Multi-Net模型和改进后的Multi-Net（Res Net）模型的实验结果。如表4实体预测和表5关系预测对的实验结果所示，Multi-Net（Res Net）模型的结果均为最高，这是由于RE-NET和原Multi-Net模型未考虑不同类别实体及关系数据的不平衡性，新的Multi-Net模型提高了多分类问题的计算精度和模型泛化能力，具有较为明显的优势。