نموذج تضمين مستند إلى شبكة الكبسولات لاستكمال الرسم البياني المعرفي وتخصيص البحث

في هذا البحث، نقدم نموذج تضمين جديد يُسمى CapsE، يستكشف استخدام شبكة الكبسولات لتمثيل ثلاثيات العلاقات (الموضوع، العلاقة، الكائن). يقوم CapsE الخاص بنا بتوضيح كل ثلاثية كمصفوفة من ثلاثة أعمدة، حيث يمثل كل متجه عمود التضمين لعنصر في الثلاثية. ثم يتم إدخال هذه المصفوفة من ثلاثة الأعمدة إلى طبقة التحويل الانvolutionary (الكونفولوشن) حيث يتم تشغيل مرشحات متعددة لإنشاء خرائط ميزات مختلفة. يتم إعادة بناء هذه الخرائط الميزات إلى كبسولات متناظرة والتي يتم بعد ذلك توجيهها إلى كبسولة أخرى لإنتاج متجه مستمر. يستخدم طول هذا المتجه لقياس درجة صحة الثلاثية. حصل النموذج المقترح CapsE على أداء أفضل من النماذج السابقة الأكثر تقدماً في تضمين البيانات لاستكمال الرسم البياني للمعرفة على مجموعتي بيانات الاختبار القياسيتين WN18RR وFB15k-237، وتفوق على خطوط الأساس القوية للتخصيص الشخصي للبحث في SEARCH17.请注意，“التحويل الانvolutionary (الكونفولوشن)”中的“انvolutionary”是错误的，正确的应该是“convolutional”。因此，更正后的句子为：ثم يتم إدخال هذه المصفوفة من ثلاثة الأعمدة إلى طبقة التحويل التلافيفي (الكونفولوشن) حيث يتم تشغيل مرشحات متعددة لإنشاء خرائط ميزات مختلفة.