《表4 FB15K数据集上基于关系类型的实体预测结果》

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《基于可信向量的知识图谱上下文感知表示学习》

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CKRV与TransV的实体预测对比如表5所示（m=n=100，α=0.001，γ=1.0），从中我们可以看出，在相同的实体和关系向量维度、间隔和学习率情况下，融合了文本信息的CKRV在实体预测实验中，其平均排名靠前同时排名在前10所占比例较高，可以提高TransV的性能。