Learning Attention-based Embeddings for Relation Prediction in Knowledge Graphs
這篇論文試圖將GAT應用於KG任務中，但是問題是知識圖譜中實體與實體之間關系並不相同，因此結構信息不再是簡單的節點與節點之間的相鄰關系。這里進行了一些小的trick進行改進，即在將實體特征拼接在一 ...
原文：Attention-based Model
一 Attention與其他模型 LSTM RNN的缺點：輸入的Memory長度不能太長，否則參數會很多。 采用attention可以輸入長Memory，參數不會變多。 Sequence to Sequence Learning : 輸入和輸出的句子長度可以不一樣，常用來做句子翻譯。 比如：將中文的 個字 機器學習 翻譯成英文的 個單詞 machine learning 。 二 Attention ...
2019-05-27 00:40 0 559 推薦指數：
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論文閱讀：Learning Attention-based Embeddings for Relation Prediction in Knowledge Graphs(2019 ACL)
基於Attention的知識圖譜關系預測 論文地址 Abstract 關於知識庫完成的研究（也稱為關系預測）的任務越來越受關注。多項最新研究表明，基於卷積神經網絡（CNN）的模型會生成更豐富，更具表達力的特征嵌入，因此在關系預測上也能很好地發揮作用。但是這些知識圖譜的嵌入獨立地處理三元組 ...
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