摘要
当前知识图谱通常存在不完整性的挑战，可以通过链接预测任务对缺失信息进行补全来缓解这一问题. 然而，大部分知识图谱补全方法过度关注对嵌入特征的提取，没有充分考虑预测节点邻域信息、全局特征信息和方向特征信息中所包含的复杂语义，难以准确预测出缺失的信息.
文章提出一种通用的表示学习语义增强框架ASFR，利用注意力机制提取知识图谱局部关联信息、知识图谱结构特征，结合位置信息对现有的知识图谱表示学习模型进行增强. 将3种知识图谱附加信息嵌入到知识图谱的实体向量中，提高知识图谱表示向量的质量. 在5种不同类别的经典方法中进行对比实验，结果显示ASFR框架在3个公开数据集上性能的提升幅度为6.89%，能够有效增强模型的预测能力.
知识图谱作为一种高度结构化的信息表示模型，以图形化形式展示实体间丰富的关联，构建了一个包罗万象、层次分明的认知领域框架. 然而，由于数据源的限制和人工标注的疏忽，当前的知识图谱存在不完整性问题，使知识图谱的广泛应用成为挑战. 当前通过学习数据低维稠密表示来对知识图谱进行补全的方法已经成为解决知识图谱不完整性问题的主流，现存许多工作已经实现了高质量的知识图谱表示.
知识图谱表示学习方法将关系视作实体之间的连接桥梁，运用平移、旋转、同相和反射等转换方式来进行建模. 一些最新的方法引入了注意力机制，使模型能够更专注于特定任务相关的内容，从而提高三元组内部特征交互的效果. 然而，目前的研究很少将实体放入整个图谱中考虑，没有将邻域信息、全局信息和位置信息对实体表示的影响进行深入探索.
知识图谱邻域信息指的是与给定实体直接相关的其他实体和关系所蕴藏的信息，它们可以提供有关给定实体语义上下文的重要线索，发现实体间的隐藏关联和语义联系. 全局信息可以提供对整个知识图谱的综合理解和把握，捕捉知识图谱在不同领域展现出特定的规则模式，从而确保推理过程中的一致性. 自适应位置信息针对异构知识图谱隐藏的真实世界复杂关联和多样性，对不同类型的实体和关系进行显式区分，从而提高模型在异构知识图谱上推理的准确性.
由于当前知识图谱表示学习方法已经能够有效捕捉三元组内部实体和关系之间的交互特征，因此本文设计了利用注意力增强的语义融合知识图谱表示学习框架（attention-enhanced semantic fusion knowledge graph representation learning framework, ASFR）来关注邻域和全局信息的融合. 如图1所示，ASFR利用不同的注意力机制分别对知识图谱的邻域特征和全局特征进行捕捉融合，增强实体嵌入的表达能力，同时构建自适应位置嵌入特征，将实体处于图谱不同位置所蕴含的语义信息进行显式表达. 并将3种用于语义增强的特征嵌入融入到传统知识图谱表示学习模型的训练中，设计了统一的链接预测训练框架更新知识图谱的表示，提高嵌入向量的质量.
本文的主要贡献有3点：
1）设计了一种知识图谱表示学习框架ASFR，利用注意力机制注重捕捉邻域和全局信息并进行语义融合，从而提升实体嵌入的表达能力.
2）引入自适应位置嵌入特征，有效地展现实体在不同图谱位置的语义信息，进一步丰富实体嵌入的语义表达.
3）在5种不同类别的经典方法中进行对比实验，结果表明该框架能够有效增强模型的预测能力，在3个公开数据集上的提升幅度为6.89%. 同时消融实验证明ASFR框架各个组成部分的有效性.
总结
本文提出了一种注意力增强的语义融合知识图谱表示学习框架ASFR，旨在增强传统知识图谱表示学习模型对复杂语义的理解能力. 该框架利用2种不同的注意力机制分别提取图谱邻域信息和全局信息，并构建自适应位置特征嵌入，以对实体的初始嵌入进行语义增强. ASFR框架具备融合大多数现存知识图谱表示学习方法的能力，并能够提升模型的推理效果. 广泛的实验验证表明，该框架能够成功捕捉知识图谱不同层次的语义信息，从而实现对传统模型的语义增强，提高模型的预测性能和推理能力. 消融实验证明了框架各组成部分的有效性.
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