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5656 软件学报 2025 年第 36 卷第 12 期

t g p g p
L = −(y t log(y t )+(1−y t )log(1−y t )) (27)
BCE
针对任务 T s , 给定一个类层级关系三元组 (c 1 , r s , c 2 ) 作为正例, 其中 c 1 , c 2 ∈ C, r s ∈ R 表示 rdfs : subClassOf , 而
g
′ y s ∈ {0,1},T s 的任务目标就是让模型能够区分正
负例构造方式同 T t , 构造结果为 (c 1 , r s , c ), 同时正负例的标签为
2
(c 1 ,r s ,c 2 ) 中 3 、 , 将其按序拼
确和错误的类层级关系三元组. 令正例三元组 个元素对应的嵌入分别为 h c 1 h r s 与 h c 2
接为一个向量作为模型输入, 如公式 (28) 所示, 其中 h c 1 , h c 2 ∈ H , h r s ∈ H , x ∈ R . 其次, 将拼接的输入向量 x 输
r
e
3d
y s , 如公式 b s 表示对应偏置量. 最后, 通
p
入至分类器得到概率值 (29) 所示, 其中 W s 表示类层级关系分类器的权重,
g
过公式 L s , 公式 y s 表示类实例关系真实标签.
(30) 计算得到类层级关系三元组的损失值
BCE (30) 中

] (28)
x = [h c 1 , h r s , h c 2

p
y = Sigmoid(ReLU(W s x+b s )) (29)
s
s g p g p
L BCE = −(y log(y )+(1−y )log(1−y )) (30)
s
s
s
s
针对任务 T c , 给定一个类属性关系三元组 (c 1 ,r c ,c 2 ), 其中 c 1 , c 2 ∈ C, r c ∈ (R o ∪R d ) ⊂ R, 负样本构造方式同 , 可
T t
g
′ y c ∈ {0,1}, T c 的任务目标就是让模型能够区分正确和错误的类属性关系
以表示为 (c 1 ,r c ,c ), 同时正负例的标签为
2
三元组. 令正例三元组 (c 1 ,r c ,c 2 ) 中三个元素对应的嵌入分别为 h c 1 、 h r c 与 h c 2 , 将其按序拼接在一起为一个向量作
为模型输入, 如公式 (31) 所示, 其中 h c 1 , h c 2 ∈ H , h r c ∈ H , x ∈ R . 其次, 将拼接好的输入向量 x 输入至分类器得
3d
e
r
p
到概率值 y c , 如公式 (32) 所示, 其中 W c 表示类属性关系分类器的权重, b c 表示对应偏置量. 最后, 通过公式 (33)
c , 公式 g
计算得到类属性关系三元组的损失值 L (33) 中 y c 表示类属性关系真实标签.
BCE
] (31)
x = [h c 1 , h r c , h c 2

p
y = Sigmoid(ReLU(W c x+b c )) (32)
c
c g p g p
L BCE = −(y log(y )+(1−y )log(1−y )) (33)
c
c
c
c
i 1 , i 2 ∈ I, r o ∈ R o , 实例对象属性负样本构造方
针对任务 T o , 给定一个实例对象属性关系三元组 (i 1 ,r o ,i 2 ), 其中
式不同于前 3 个任务, T o 从所有的实例中选择一个 i 用来替换头实体 i 1 , i 满足条件 i ∈ I 且 i , i 1 , 同时正负例的
′
′
′
′
1
1
1
1
g
标签为 y o ∈ {0,1},T o 的任务目标就是让模型能够区分正确和错误的实例对象属性关系三元组. 令正例三元组
(i 1 ,r o ,i 2 ) 中 3 个元素对应的嵌入分别为 h i 1 、 h r o 与 h i 2 , 将其按序拼接在一起为一个向量作为模型输入, 如公式 (34)
p
e r 3d x 输入至分类器得到概率值 , 如公式 (35) 所
所示, 其中 h i 1 , h i 2 ∈ H , h r o ∈ H , x ∈ R . 其次, 将拼接好的输入向量 y o
示, 其中 W o 表示实例对象属性关系分类器的权重, b o 表示对应偏置量. 最后, 通过公式 (36) 计算得到实例对象属
o , 公式 g
性关系三元组的损失值 L (36) 中 y o 表示实例对象属性关系真实标签.
BCE

] (34)
x = [h i 1 , h r o , h i 2

p
y = Sigmoid(ReLU(W o x+b o )) (35)
o
o g p g p
L = −(y log(y )+(1−y )log(1−y )) (36)
BCE o o o o
针对任务 T d , 给定一个实例数据属性关系三元组 (i,r d ,d), 其中 i ∈ I, d ∈ D, r d ∈ R d , 实例数据属性负样本构造
g
′ ′ ′ ′ y ∈ {0,1},
方式同 T o , T d 从所有的实例中选择一个 i 用来替换头实体 i, i 满足条件 i ∈ I 且 i , i, 同时正负例的标签为
d
T d 的任务目标就是让模型能够区分正确和错误的实例数据属性关系三元组. 令正例三元组 (i,r d ,d) 中 3 个元素对
h i 、 h d , 将其按序拼接在一起为一个向量作为模型输入, 如公式 h i , h d ∈ H ,
e
应的嵌入分别为 h r d 与 (37) 所示, 其中
p
r 3d x 输入至分类器得到概率值 , 如公式 W d 表示实例数
∈ H , x ∈ R . 其次, 将拼接好的输入向量 y (38) 所示, 其中
h r d
d
据属性关系分类器的权重, b d 表示对应偏置量. 最后, 通过公式 (39) 计算得到实例数据属性关系三元组的损失值
d , 公式 g
L (39) 中 y 表示实例数据属性关系真实标签.
BCE d

, h d ] (37)
x = [h i , h r d

p
y = Sigmoid(ReLU(W d x+b d )) (38)
d
d g p g p
L BCE = −(y log(y )+(1−y )log(1−y )) (39)
d
d
d
d