[論文]知識圖譜關系學習模型綜述
與KB的結合 從既有事實中推理出新的關系 結合信息抽出的方法, 從語料庫中抽出新 ...
原文：ConvR——用於多關系學習的自適應卷積模型
問題提出 針對鏈接預測任務，先前的工作傾向於使用淺層和簡單的模型，如翻譯模型和雙線性模型，但存在表現力差的問題 為了增加模型的表現力，產生了更加深層和復雜模型，如神經網絡架構，但容易過擬合。 接着作者引入了ConvE模型，相對於之間的模型，ConvE模型的優點是表現力強 參數效率高，但仍存在問題，ConvE模型不足以全面捕獲輸入實體和關系之間的交互，僅在輸入實體和關系的矩陣鄰接的區域中建模交互。 ...
2021-12-05 12:22 0 816 推薦指數：
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