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，因此無法覆蓋和收集到三元組周圍鄰居隱含着的復雜隱藏信息。為此，作者提出了一種新穎的基於注意力的特征嵌入方法，該 ...
2020-02-01 13:44 3 1758 推薦指數：
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起的時候還同時考慮了兩個實體之間的關系向量。 就像上面圖里所表示的，三個特征向量 ...
一、Attention與其他模型 1、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。 2、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 ...
首先，容我吐槽一下這篇論文的行文結構、圖文匹配程度、真把我搞得暈頭轉向，好些點全靠我猜測推理作者想干嘛，😈 背景 我們知道傳統的CNN針對的是image，是歐氏空間square grid，那么使用同樣square grid的卷積核就能對輸入的圖片進行特征的提取。在上一篇論文中，使用的理論 ...
論文標題（A Survey on Knowledge Graphs:Representation, Acquisition and Applications） 下載鏈接：https://arxiv.org/abs/2002.00388 知識圖譜（Knowledge Graph） 知識 ...
論文地址：《GraphRel: Modeling Text as Relational Graphs for Joint Entity and Relation Extraction》 GitHub地址：GraphRel 提出一種端到端關系抽取模型GraphRel，該模型利用圖卷積網絡 ...
Introduction 為了提取兩個特征之間的相關性，設計了Relation Module（RM）來計算相關性向量； 為了減小背景干擾，關注局部的信息區域，采用了Relation-Guided Spatial Attention Module（RGSA），由特征和相關性向量來決定關注的區域 ...
從歷史到未來的原因:時間知識圖的兩階段推理 Abstract Temporal Knowledge Graphs (TKGs) have been developed and used in many different areas. Reasoning on TKGs ...
