لتخفيف الجهود البشرية من الحصول على شروح واسعة النطاق، تهدف أساليب استخراج العلاقات شبه الإشراف إلى الاستفادة من البيانات غير المسبقة بالإضافة إلى التعلم من عينات محدودة. تعاني أساليب التدريب الذاتي الحالية من مشكلة الانجراف التدريجي، حيث يتم دمج تسم
يات زائفة صاخبة على البيانات غير المسبقة أثناء التدريب. لتخفيف الضوضاء في الملصقات الزائفة، نقترح طريقة تسمى METASRE، حيث تقوم شبكة توليد علامات العلاقة بإنشاء تقييم دقيق للجودة على التسميات الزائفة من خلال (META) التعلم من المحاولات الناجحة والفاشية على شبكة تصنيف العلاقة كهدف META إضافي. لتقليل تأثير الملصقات الزائفة الصاخبة، يعتمد METASRE مخطط استغلال ومستودعات زائفة تقيم جودة تسمية الزائفة على العينات غير المستمرة وتستغل فقط تسميات الزائفة عالية الجودة في أزياء التدريب الذاتي لزيادة العينات المصنفة بشكل تدريجي لكل من المتانة والدقة وبعد النتائج التجريبية على مجموعة بيانات عامة تثبت فعالية النهج المقترح.
للعثور على تضمين مناسب لرجل المعرفة يظل تحديا كبيرا في الوقت الحاضر. باستخدام أساليب شرطة المعرفة السابقة، عادة ما يتم تمثيل كل كيان في رسم بياني المعرفة كجاغر K- الأبعاد. كما نعلم، يمكن التعبير عن تحول أفيني في شكل مضاعفة مصفوفة تليها ناقلات الترجمة
. في هذه الورقة، نستفيد أولا مجموعة من التحولات الفوضى المتعلقة بكل علاقة بتشغيل على ناقلات الكيان، ثم يتم استخدام هذه المتجهات المحولة لأداء التضمين مع الأساليب السابقة. تتمثل الميزة الرئيسية لاستخدام تحويلات Affine خصائص هندسة جيدة مع إمكانية الترجمة الشفوية. توضح نتائجنا التجريبية أن التصميم الفديهي المقترح مع تحويلات تفكيك يوفر زيادة ذات دلالة إحصائية في الأداء مع إضافة بعض خطوات معالجة إضافية أو إضافة عدد محدود من المتغيرات الإضافية. اتخاذ Transe كمثال، فإننا نوظف تحويل المقياس (الحالة الخاصة لتحويل أفيركي)، ويعرض فقط متغيرات إضافية لكل علاقة. من المستغرب، فإنه ينطبق على التدوير إلى حد ما على مجموعات البيانات المختلفة. نحن نقدم أيضا تحويلات تفكيكية إلى التدوير والضيق والمعقدة، على التوالي، وكل واحد يتفوق على طريقته الأصلية.
