التحولات ذات العلاقة المتعامدة مع نمذجة السياق الرسومي للتمثيل المعرفي للرسوم المعرفية

أظهرت طرق تمثيل الرسوم البيانية المعرفية المستندة إلى المسافة الترجمية تحسينات تدريجية في مهام التنبؤ بالروابط، بدءًا من TransE وصولًا إلى أحدث النماذج المتطورة مثل RotatE. ومع ذلك، تبقى مهام التنبؤ من النوع N-1 و1-N وN-N تحديًا كبيرًا. في هذه الدراسة، نقترح منهجية جديدة تعتمد على المسافة الترجمية لتمثيل الرسوم البيانية المعرفية في مهام التنبؤ بالروابط. يتكوّن المنهج المقترح من جزأين رئيسيين: أولاً، نوسع نموذج RotatE من الفضاء المركب ثنائي الأبعاد إلى فضاءات ذات أبعاد عالية باستخدام تحويلات متعامدة، بهدف تحسين قدرة النموذج على نمذجة العلاقات. ثانيًا، نُمثل السياق البياني بشكل صريح من خلال تمثيلين موجهين للسياق، ويُستخدم هذان التمثيلان كجزء من دالة التقييم بناءً على المسافة لقياس معقولية الأزواج الثلاثية أثناء التدريب والاستنتاج. يُظهر النموذج المقترح تحسينًا فعّالًا في دقة التنبؤ، خاصة في الحالات الصعبة من النوع N-1 و1-N وN-N في مهام التنبؤ بالروابط في الرسوم البيانية المعرفية. وتبين النتائج التجريبية أن النموذج يحقق أداءً أفضل مقارنة بنموذج RotatE الأساسي على مجموعتي بيانات معياريتين، وبشكل خاص على مجموعة البيانات (FB15k-237) التي تحتوي على عدد كبير من العقد ذات الدرجة الداخلة العالية.