原文: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,三個特征向量進行拼接之后再通過一層全連接層,然后通過卷積層和LeakyReLu層進行激活。之后softmax歸一化,得到節點對節點的注 ...

2020-10-21 22:36 2 599 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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