基于Attention的知识图谱关系预测 论文地址 Abstract 关于知识库完成的研究 也称为关系预测 的任务越来越受关注。多项最新研究表明，基于卷积神经网络 CNN 的模型会生成更丰富，更具表达力的特征嵌入，因此在关系预测上也能很好地发挥作用。但是这些知识图谱的嵌入独立地处理三元组，因此无法覆盖和收集到三元组周围邻居隐含着的复杂隐藏信息。为此，作者提出了一种新颖的基于注意力的特征嵌入方法，该 ...
2020-02-01 13:44 3 1758 推荐指数：
这篇论文试图将GAT应用于KG任务中，但是问题是知识图谱中实体与实体之间关系并不相同，因此结构信息不再是简单的节点与节点之间的相邻关系。这里进行了一些小的trick进行改进，即在将实体特征拼接在一起的时候还同时考虑了两个实体之间的关系向量。 就像上面图里所表示的，三个特征向量 ...
一、Attention与其他模型 1、LSTM、RNN的缺点：输入的Memory长度不能太长，否则参数会很多。 采用attention可以输入长Memory，参数不会变多。 2、Sequence to Sequence Learning : 输入和输出的句子长度可以不一样，常用来做句子翻译 ...
首先，容我吐槽一下这篇论文的行文结构、图文匹配程度、真把我搞得晕头转向，好些点全靠我猜测推理作者想干嘛，😈 背景 我们知道传统的CNN针对的是image，是欧氏空间square grid，那么使用同样square grid的卷积核就能对输入的图片进行特征的提取。在上一篇论文中，使用的理论 ...
论文标题（A Survey on Knowledge Graphs:Representation, Acquisition and Applications） 下载链接：https://arxiv.org/abs/2002.00388 知识图谱（Knowledge Graph） 知识 ...
论文地址：《GraphRel: Modeling Text as Relational Graphs for Joint Entity and Relation Extraction》 GitHub地址：GraphRel 提出一种端到端关系抽取模型GraphRel，该模型利用图卷积网络 ...
Introduction 为了提取两个特征之间的相关性，设计了Relation Module（RM）来计算相关性向量； 为了减小背景干扰，关注局部的信息区域，采用了Relation-Guided Spatial Attention Module（RGSA），由特征和相关性向量来决定关注的区域 ...
从历史到未来的原因:时间知识图的两阶段推理 Abstract Temporal Knowledge Graphs (TKGs) have been developed and used in many different areas. Reasoning on TKGs ...
