摘要

知识图补全(KGC)的目的是预测知识图中缺失的信息。许多现有的基于嵌入的KGC模型通过利用描述和类型等文本信息资源解决了知识图谱(out -knowledge-graph, OOKG)实体问题(也称为零帧实体问题)。然而，很少有人利用额外的结构信息来生成嵌入。本文提出了一种新的零射场景(zero-shot entity problem):如何获取在训练时未被观察到的关系的嵌入向量。我们的工作使用卷积过渡和基于注意的聚集图神经网络，以结构近邻为辅助信息，无需再训练就能解决OOKG实体问题和新的OOKG关系问题。实验结果表明，所提出的模型在解决OOKG关系问题上是有效的。对于OOKG实体问题，我们的模型在NELL-995-Tail数据集上的性能比之前的基于gnn的模型提高了23.9%。

1.介绍

知识图在信息检索、问答和文本理解等领域有着广泛的应用。标准的KGs是三元组(h, r, t)的集合，其中h和t分别代表头实体和尾实体，r代表h到t的关系。目前，Freebase[2]、WordNet[9]、DBpedia[1]等大型KGs已被构建和维护，用于许多实际任务。尽管一个知识图包含数百万个三元组，但仍然存在不完全性问题，这分为两种类型:稀疏性和可伸缩性差。因此，知识图补全已成为知识图构建中最重要的任务。

知识图谱构建的一个重要问题是知识图谱的可扩展性差。[17]提出了一些KGE模型，用OOKG实体

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