基于语义增强的对抗强化知识图谱多跳路径推理
Semantic-enhanced adversarial RL for multi-hop reasoning over knowledge graphs
西安邮电大学 a. 计算机学院; b. 陕西省网络数据分析与智能处理重点实验室, 西安 710121
摘要
基于强化学习的知识图谱多跳路径推理在大规模图上易受动作空间膨胀、语义漂移与稀疏奖励影响，导致推理路径不稳定且易产生伪相关路径。为缓解上述问题，提出语义增强的对抗强化推理模型SEARL-KG。模型在状态表示层面通过门控机制融合结构嵌入与实体文本表示，在决策层面利用语义-概念一致性约束对候选动作进行过滤与重加权，在优化层面引入对抗奖励和多源奖励塑形以提高路径质量。实验结果表明，SEARL-KG在FB15k-237和WN18RR数据集上相较基线模型，MRR、Hits@1和Hits@3指标均有显著提升，验证了语义约束和对抗塑形在提升推理性能和路径可靠性方面的有效性。
基金项目
国家自然科学基金资助项目(61373116):国家级大学生创新创业计划训练项目(202411664067)
陕西省大学生创新创业训练计划项目(S202411664140)
陕西省重点研发计划项目(2025SF-YBXM-528、2022GY-038)
陕西省教育厅科学研究计划项目(18,JK0697)
陕西省社会科学基金资助项目(2016N008)
工业和信息化部通信软科学项目(2018-R-26)
西安市社会科学规划基金资助项目(17X63)
出版信息
DOI: 10.19734/j.issn.1001-3695.2025.12.0508
出版期卷: 《计算机应用研究》 优先出版, 2026年第43卷 第8期
发布历史
[2026-04-22] 优先出版
引用本文
翟社平, 刘雪, 黄朝, 等. 基于语义增强的对抗强化知识图谱多跳路径推理 [J]. 计算机应用研究, 2026, 43 (8). (2026-04-30). https://doi.org/10.19734/j.issn.1001-3695.2025.12.0508. (Zhai Sheping, Liu Xue, Huang Zhao, et al. Semantic-enhanced adversarial RL for multi-hop reasoning over knowledge graphs [J]. Application Research of Computers, 2026, 43 (8). (2026-04-30). https://doi.org/10.19734/j.issn.1001-3695.2025.12.0508. )
关于期刊
- 计算机应用研究 月刊
- Application Research of Computers
-
刊号
ISSN 1001-3695
CN 51-1196/TP
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