知识图谱-KGE-语义匹配-双线性模型（打分函数用到了双线性函数）-2013：NTN（Neural Tensor Network）_ntn模型

作者：花生_TL007 | 2024-06-13 11:56:31

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ntn模型

【paper】 Reasoning With Neural Tensor Networks for Knowledge Base Completion

【简介】 本文是斯坦福大学陈丹琦所在团队 2013 年的工作，好像是发表在一个期刊上的。文章提出了用于知识库补全的神经网络框架 NTN（Neural Tensor Network），网络结构/打分函数中同时包含双线性函数和线性函数，并用词向量的平均作为实体的表示。

NTN 的模型结构图如下：

首先得到词向量空间中词的表示，然后用词的组合作为实体的表示，输入神经张量网络，进行置信度打分。

文章的 related work 也值得学习，每一段介绍了一种方法，并阐述了本文方法与前人方法的关联。

文中也提到，NTN 可以被视为学习张量分解的一种方法，类似于 Rescal。

NTN 定义的打分函数为：

f 是 tanh 非线性激活函数，WRWR 是一个张量。模型示意图如下：

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