MLMLM模型通过结合BERT类语言模型与似然平均解码机制，在知识图谱链路预测任务中实现了高质量的实体关系推理，尤其在WN18RR数据集的HITS@10指标上达到领先水平。一、模型核心架构语言模型部分样本构建：将知识图谱三元组<实体1, 关系, 实体2>转换为自然语言描述形式。例如，实体call通过WordNet获取描述文本"get or try to get into communication (with someone) by telephone"，形成<实体1_描述, 关系, 实体2_描述>的输入样本。模型结构：基于BERT模型添加LMHead层，包含以下组件：Dense层：将BERT输出维度映射至隐藏层大小LayerNorm：归一化处理Decoder层：投影至词汇表空间并添加偏置项训练目标：在wordpiece维度上定义掩码语言模型任务，通过交叉熵损失优化预测概率分布。图1：MLMLM语言模型架构示意图似然平均解码实体映射：建立实体到其token序列的映射表（如实体e对应tokens [tok1, tok2, ..., tokn]）。概率计算：从模型输出的概率矩阵中提取各token的预测概率，计算算术平均值作为实体整体概率。排序机制：对实体库中所有实体按概率值降序排列，选取TopK实体作为预测结果。图2：似然平均解码流程图二、技术优势与创新语义增强表达通过引入WordNet描述文本，将实体从符号标识转化为富含语义的自然语言片段，使BERT模型能够捕捉更丰富的上下文特征。例如，实体call的描述文本包含通信行为语义，有助于区分同名实体。开放世界假设支持预测目标定义在wordpiece维度而非固定实体集合，使模型具备处理未见实体的能力。即使目标实体未出现在训练集中，仍可通过token级概率聚合生成有效预测。解码效率优化似然平均机制将分散的token概率整合为实体级概率，在保持语义一致性的同时降低维度灾难风险。实验表明该策略在HITS@10指标上显著优于传统方法。三、性能表现与局限评估结果在WN18RR数据集上，MLMLM模型以HITS@10=0.703的成绩位列榜首，证明其在长尾实体预测中的有效性。但在HITS@1（0.452）和HITS@3指标上表现较弱，主要受制于实体名称歧义问题。例如，多义词实体在不同关系下可能对应不同目标，而token级预测难以区分此类语义差异。计算效率挑战解码阶段需对每个候选实体的所有token进行概率查询与均值计算，导致时间复杂度随实体库规模线性增长。在包含4万实体的WN18RR数据集上，单次推理耗时较传统方法增加约3倍。四、实践应用建议数据预处理优化使用更丰富的外部知识库（如Wikidata）扩展实体描述，增强语义表征能力。例如，为医学实体添加定义、同义词和类别信息。模型轻量化改进采用知识蒸馏技术将RoBERTa-large模型压缩为BERT-base规模，在保持90%以上性能的同时将推理速度提升2.5倍。解码策略加速实现并行化概率查询，利用GPU张量运算批量处理实体token的映射与均值计算，可将解码时间缩短至原方法的1/5。五、代码实现资源复现版本基于BERT-base的PyTorch实现：GitHub链接官方RoBERTa-large版本：LuEE-C/MLMLM关键修改点替换模型为BertForMaskedLM并添加自定义LMHead实现似然平均解码的EntityDecoder类，支持动态实体库加载添加WN18RR数据集预处理脚本，生成描述文本增强的训练样本图3：MLMLM论文整体方法框架该模型为知识图谱补全提供了新范式，尤其适用于动态扩展的知识库场景。未来工作可探索结合图神经网络增强结构信息，或引入对比学习缓解实体歧义问题。