ConDNS：一种基于条件扩散的新型负采样方法，用于知识图谱嵌入

《Neurocomputing》：ConDNS: A novel conditional diffusion-based negative sampling method for knowledge graph embedding

知识图谱嵌入中负采样质量与难度控制问题，本文提出条件扩散负采样方法ConDNS，通过动态调整扩散步长实现多难度负样本生成，结合全局语义约束有效提升负样本质量，解决传统方法依赖后评估和单策略采样瓶颈，在多个基准数据集上验证其有效性。

　　知识图谱嵌入（Knowledge Graph Embedding, KGE）是一种将实体和关系映射到连续向量空间中的技术，其目标是提升链接预测任务的性能。在实际应用中，知识图谱本身往往无法直接提供高质量的负样本，尤其是那些具有多层级难度的样本。因此，当前大多数方法依赖于后置采样评估策略，这种方法在生成适配不同训练需求的、难度可控的负样本方面存在局限。为了克服这些挑战，本文提出了一种新的基于条件扩散的负样本生成方法——ConDNS，该方法能够通过调整扩散时间步，实现对合成负样本的动态难度调节，并有效结合传统样本，从而突破单一策略采样的瓶颈，构建多层次难度配置。

近年来，人工智能领域的快速发展已经深刻改变了知识表示的方式。知识图谱（Knowledge Graphs, KGs）作为一种结构化的数据形式，通过三元组（主体、关系、客体）来表示现实世界中的事实及其相互关系，在多个领域如问答系统、机器阅读等中发挥着重要作用。然而，知识图谱中的实体和关系本质上是高度离散和稀疏的，这种特性使得直接从原始符号表示中学习高质量的语义关系并进行链接预测变得困难。知识图谱嵌入（KGE）通过学习实体和关系的连续、密集的低维向量表示，有效捕捉并保留数据中的潜在语义结构，从而弥合离散符号空间与连续表示空间之间的差距。

在KGE的发展过程中，研究者们提出了多种模型，包括平移模型、双线性模型、旋转模型以及基于神经网络的模型。这些模型各有特点，但大多数传统KGE训练方法在负样本的选择方面存在不足，特别是在生成与知识图谱中缺失的三元组时，缺乏对语义结构的建模和对实体类型约束的处理，导致生成的负样本要么语义无效，要么训练价值有限。例如，一些方法可能会生成像（Vincent van Gogh, painted, Netherlands）这样的三元组，这种三元组在语义上与正样本（Vincent van Gogh, painted, Starry Night）存在较大差异，且容易被模型识别，从而提供有限的训练信号。

负样本质量的提升近年来引起了KGE领域的广泛关注。一些现有的方法如KBGAN、IGAN、RotatE、NSCaching、SANS、M2ixKG和BigramKG已经取得了显著进展。大量实证研究表明，使用不同难度层次的负样本进行训练可以显著增强嵌入模型的鲁棒性和表达能力。这促使研究者们更加关注设计能够生成高质量、难度可控的负样本的机制。然而，当前的方法在两个关键方面存在局限：一是样本生成阶段的语义建模不足，导致生成的负样本语义不合理；二是样本选择阶段的控制能力有限，难以适应动态的训练过程。具体而言，大多数方法依赖于启发式策略进行负样本生成，这些策略无法充分建模语义结构并施加实体类型约束，从而产生语义无效或训练价值有限的样本。此外，即使在某些情况下能够生成语义有效的候选样本，这些方法仍然主要依赖于后置评分机制进行选择，这种方法缺乏主动的难度控制，限制了其对动态训练阶段的适应能力。同时，低质量的候选样本池会削弱评分的有效性，直接影响模型从具有信息量和难度的样本中学习的能力。

为了解决上述问题，本文旨在设计一种能够更有效建模知识图谱内部语义结构，并提供对负样本难度的细粒度控制的负样本生成方法。随着生成任务中扩散模型的出现，我们开始关注其在KGE中的应用潜力。扩散模型的生成机制与我们的目标高度契合。通过建模和逼近训练数据的分布，扩散模型能够有效限制采样空间，使其接近真实数据分布，从而显著减少生成无效三元组的可能性。此外，通过使用条件扩散框架，在去噪过程中可以注入查询三元组的结构和语义信息，引导模型从一开始就生成类型一致且语义连贯的负样本。这解决了第一个局限问题。同时，扩散模型的逐步去噪过程自然地提供了一种内部机制，用于控制生成样本的难度，从而解决了第二个局限问题，即当前负样本生成方法缺乏难度控制能力的问题。

本文提出的方法——ConDNS，是一种基于条件扩散的负样本生成方法，该方法通过结合查询三元组的语义条件和可调节的多步骤生成机制，能够在预设的难度层次上生成高质量的负样本，同时确保其语义有效性。具体而言，ConDNS包含两个核心组成部分：条件扩散训练和可控的负样本生成。在条件扩散训练阶段，模型通过在正向传播过程中逐步向选定的实体嵌入中注入高斯噪声，以捕捉整个知识图谱的全局语义分布。随后，在条件去噪阶段，我们引入由查询三元组的主体和关系组成的条件向量，该向量在每一步都对生成过程施加结构和语义约束，从而将负样本的生成空间限制在接近真实数据分布的区域，从根本上减少语义不合理三元组的生成，并有效避免启发式随机替换所导致的无效负样本。在可控的负样本生成阶段，我们的方法利用扩散模型的逐步去噪特性，将负样本的难度与去噪时间步的数量对应起来。去噪的程度越高，生成的负样本越接近正样本，难度也越高。通过调整去噪时间步，我们可以灵活生成具有多层级难度的负样本，从而避免低质量候选样本的限制，并使负样本的难度控制成为生成过程的内生机制。

本文的主要贡献可以总结为以下几点：首先，本文提出了ConDNS，一种新颖的基于条件扩散的负样本生成方法，该方法能够通过选择扩散时间步来实现对负样本难度的灵活控制，同时确保其语义有效性。ConDNS作为一个插件式模块，能够与主流的KGE模型兼容。其次，本文首次将合成生成的高保真虚拟负样本与传统负样本相结合，探索了在知识图谱表示学习中使用混合策略的潜力。我们的混合策略能够实现多尺度难度配置，从而突破单一策略采样的瓶颈。最后，实验结果表明，ConDNS在大多数基准测试中优于需要大量样本的传统负样本生成方法，仅需少量的虚拟负样本即可达到最先进的性能。

在本文中，我们还详细介绍了ConDNS方法的实现细节。首先，我们定义了关键的符号和形式化了问题。随后，我们概述了整个框架的结构。接下来的子部分详细描述了ConDNS的内部架构，包括其前向传播、反向扩散和负样本生成机制。最后，我们讨论了优化方法，特别是损失函数的设计。通过这些步骤，我们确保了ConDNS方法的有效性和可扩展性。

为了评估ConDNS方法的性能，我们使用了三个标准的知识图谱基准数据集：FB15k-237、WN18RR和WN18。FB15k-237是从Freebase中导出的，去除了原始FB15k中的反向关系，提供了更具挑战性的评估环境。WN18和WN18RR是从WordNet中导出的，其中WN18RR修正了WN18中的反向关系问题，以确保更可靠的评估结果。这些数据集在学术界被广泛使用，具有多样化的关系类型，能够有效评估KGE模型的性能。

实验结果显示，ConDNS方法在多个基准测试中表现优异，尤其在使用少量合成负样本的情况下，其性能显著优于传统方法。这表明，ConDNS不仅能够有效生成高质量的负样本，还能在减少计算负担的同时，提升模型的训练效果。此外，ConDNS方法作为一个插件式模块，能够灵活地集成到主流的KGE架构中，为研究者们提供了更多的选择和便利。

ConDNS方法的创新点在于其结合了条件扩散和负样本难度控制。传统的负样本生成方法往往依赖于启发式策略，这些策略在生成过程中无法充分考虑语义结构和实体类型约束，导致生成的样本质量参差不齐。而ConDNS方法通过在生成过程中注入条件信息，能够确保生成的负样本在语义上与正样本保持一致，从而提升其训练价值。同时，通过调整去噪时间步，ConDNS方法能够实现对负样本难度的灵活控制，使得生成的样本既具有足够的挑战性，又不会过于偏离正样本，从而优化模型的学习过程。

此外，ConDNS方法还引入了多尺度难度配置的概念。传统的负样本生成方法往往只能生成单一难度的样本，这在实际应用中可能无法满足不同训练阶段的需求。而ConDNS方法通过逐步去噪的过程，能够在不同难度层次上生成负样本，从而构建一个更加丰富的样本集。这种多尺度难度配置不仅提升了模型的训练效果，还为研究者们提供了更多的灵活性，使得他们可以根据具体的任务需求调整负样本的难度。

在实际应用中，ConDNS方法的灵活性和高效性使其成为一个极具潜力的工具。它不仅能够有效生成高质量的负样本，还能在减少计算资源消耗的同时，提升模型的性能。此外，ConDNS方法的插件式设计使其能够轻松集成到现有的KGE模型中，为研究者们提供了更多的选择和便利。这种设计使得ConDNS方法不仅适用于特定的模型，还具有广泛的适用性，能够满足不同场景下的需求。

ConDNS方法的提出，不仅解决了传统负样本生成方法中的诸多问题，还为知识图谱嵌入领域带来了新的思路。通过引入扩散模型，我们能够更有效地建模知识图谱的语义结构，并生成具有多层级难度的负样本。这种创新方法的出现，标志着KGE领域在负样本生成方面迈出了重要的一步。未来，随着扩散模型的不断发展和完善，ConDNS方法有望在更多应用场景中得到推广和应用。

总之，ConDNS方法的提出为知识图谱嵌入领域带来了新的机遇和挑战。它不仅能够有效生成高质量的负样本，还能在减少计算负担的同时，提升模型的训练效果。通过结合条件扩散和负样本难度控制，ConDNS方法能够满足不同训练阶段的需求，为研究者们提供了更多的灵活性和选择。未来，随着更多研究的深入，ConDNS方法有望在知识图谱嵌入领域发挥更大的作用。