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知识图（kg）用于人工智能（AI）的许多下游任务。但是，由于与信息提取相关的准确性问题，kg通常是不完整的。这导致了知识图完成（KGC）任务的出现。他们的目的是学习已知事实，以推断三元组中的失踪实体。基于传统的嵌入方法通常仅关注单个三元组的信息，而不使用kg的深层逻辑关系。在这项研究中，我们提出了一种新的KGC方法，称为QIQE-KGC。它使用量子嵌入和四个空间相互作用来捕获kg中三元组之间的外部逻辑关系，并增强单个三重三重实体与关系之间的联系以建模并表示kg。提出的QIQE-KGC模型可以捕获更丰富的逻辑信息，并具有更强大且复杂的关系建模功能。使用QIQE-KGC在11个数据集上使用QIQE-KGC的广泛实验结果表明，该模型可实现出色的性能。与基线模型相比，QIQE-KGC在大多数数据集上产生了最佳结果。
知识图完成方法基于量子嵌入和四个相互作用增强
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