地理知识图谱的表示学习需要根据正样本生成对应的负样本,然而传统的负样本生成算法存在错误率高、地理知识图谱适配性差的问题。针对这一问题,调整空间关系在地理知识图谱中的表达方式,提出基于空间约束的负样本生成方法,并将该方法应用至不同的知识图谱表示学习模型,探讨其在地理知识图谱表示学习中的适配性。结果表明,该算法具有较低的错误率,同时适用于常见的两类知识图谱表示模型,能够提高地理知识图谱表示学习的精度,有助于地理知识图谱在地理研究中发挥更重要的作用。
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