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由于TransE模型在处理不同类别关系时,忽略了同类别向量的语义差别,在对蔬菜领域知识图谱中存在的一对多、多对一和多对多的复杂属性关系进行表示学习时效果较差。本文在TransE方法的基础上,提出PTA(Path-based TransE for Attribute)模型对其进行改进。首先,将蔬菜领域实体和关系通过word2vector映射到一个低维稠密向量空间中;其次,将复杂的属性关系和上下位关系进行结合构成关系路径进行训练;并采取Mean Rank和Hits@10两个评价指标衡量表示学习模型的链接预测效果。试验结果表明:PTA模型较TransE模型在不考虑关系分类的情况下,链接预测效果有较大的提高,Mean Rank最高提前6个次序;且在对属性关系按照复杂度进行分类的情况下,链接预测Hits@10的值较TransE模型最高提高13%。 相似文献
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通过对棉种毛籽、光籽、包衣种子各状态检验项目、方法及标准的解释,说明只要全面实施棉种检验,就能保证棉种质量。棉花种子检验是棉花种子生产、加工、经营企业不可缺少的一项关键工作,只有全面实施棉花种子检验,多方面、多角度了解棉种的情况,才能切实保证棉花种子质量。棉花种子检验从棉种状态上可分为毛籽种子检验、光籽种子检验、包衣种子检验,下面就分别详述各棉种状态检验的项目、方法及标准。 相似文献
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