تمثيلات معرفية موجهة بالهيكل التسلسلي لمخططات المعرفة للتنبؤ بالروابط

تمثيل الرسم المعرفي، الذي يهدف إلى تمثيل الكيانات والعلاقات كمتجهات منخفضة الأبعاد (أو مصفوفات، أو أنسجة، إلخ)، أُظهر أنه تقنية قوية في التنبؤ بالروابط المفقودة في الرسوم المعرفية. تركز النماذج الحالية لتمثيل الرسم المعرفي بشكل رئيسي على نمذجة أنماط العلاقات مثل التماثل/الانعكاس، والمعاكسة، والتركيب. ومع ذلك، فإن العديد من النهج الحالية تفشل في نمذجة الهياكل الهرمية المعجمية، التي تُعد شائعة في التطبيقات الواقعية. لمعالجة هذا التحدي، نقترح نموذجًا جديدًا لتمثيل الرسم المعرفي يُسمى "تمثيل الرسم المعرفي المُدرك للهرمية" (HAKE)، والذي يُحوّل الكيانات إلى نظام الإحداثيات القطبية. يُستلهم HAKE من حقيقة أن الدوائر المتمركزة في نظام الإحداثيات القطبية يمكنها التعبير بشكل طبيعي عن الهيكل الهرمي. بشكل محدد، يُستخدم الإحداثي الشعاعي لتمثيل الكيانات على مستويات مختلفة من الهرمية، حيث يُتوقع أن تكون الكيانات ذات الأشعة الأصغر على مستويات أعلى؛ بينما يُستخدم الإحداثي الزاوي لتمييز الكيانات على نفس المستوى الهرمي، حيث يُتوقع أن تمتلك هذه الكيانات أشعة مشابهة تقريبًا ولكن زوايا مختلفة. تُظهر التجارب أن HAKE يمكنه تمثيل الهياكل الهرمية المعجمية في الرسوم المعرفية بشكل فعّال، ويتفوق بشكل كبير على النماذج الرائدة الحالية في مجموعة بيانات معيارية لمهام التنبؤ بالروابط.