ACLFeb, 2017

关于全息和复嵌入在链接预测中的等效性

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TL;DR研究比较了两种最先进的链接预测 / 知识图完成方法：Nickel 等人的全息嵌入和 Trouillon 等人的复杂嵌入，提出了一种在傅里叶变换的频率域中高效计算的全息嵌入谱版本，分析发现其可以视为具有在训练时施加的初始向量限制的复杂嵌入实例，反之任何复杂嵌入可以转换成等价的全息嵌入。
发现论文，激发创造
  • 知识图谱的复杂和全息嵌入：一种比较

    本文比较了两种最先进的知识图谱嵌入模型 ComplEx 和 HolE，分析了它们结果不一致的原因，并讨论了它们的优缺点及应用情况。

    Jul, 2017

  • 基于复数嵌入的简单链接预测

    该研究基于复嵌入提出了一种解决大型知识库中链接预测问题的方法，相对于其他模型而言，这种方法更简单且可扩展性好，同时在标准链接预测测试中保持了更高的性能。

    Jun, 2016

  • 知识图谱的全息嵌入

    本文提出一种名为 HoloE 的方法用于学习整个 knowledge graph 的综合空间表示，通过循环相关性来创建组合表示，从而在 link prediction 和 relational learning 等方面超越现有技术。

    Oct, 2015

  • 基于复杂张量分解的知识图谱补全

    本文介绍了一种基于复杂嵌入的统计关系学习方法，在实现表达能力和时间 / 空间复杂度之间权衡的同时，探索了这种复杂嵌入和酉对角化之间的联系，提出的嵌入方法仅涉及共轭内积，具有良好的可扩展性和高准确率。

    Feb, 2017

  • 利用快速傅立叶变换的复双曲知识图谱嵌入

    本文探讨利用复合超几何图嵌入多关系知识图谱，通过利用快速傅里叶变换（FFT）将多关系知识图中的不同关系转换为超几何转换和复合空间中的注意力机制，实现复合超几何图的表示能力，实验结果表明，该方法相对于欧氏和实超几何图表现更好。

    Nov, 2022

  • 在超复数空间中融合知识图谱嵌入和预训练语言模型

    该论文提出了一种结合超复数代数的模型，通过将结构性和文本性知识统一表示为四种模态的向量，其中包括结构性知识图嵌入、单词级表示法、句子级表示法和文档级表示法，以增强链接预测任务的性能。

    Aug, 2022

  • 知识超图：超越二元关系的预测

    本文提出了两种基于嵌入的方法 HSimplE 和 HypE，直接处理知识超图中的关系， 以解决链接预测问题，此外还开发了公共数据集、基准测试并进行了实验，证明所提出的模型比基准测试更 effective。

    Jun, 2019

  • 四元数知识图谱嵌入

    本研究提出了一种基于超复数表示的知识图谱嵌入方法，利用四元数来表示实体并将关系建模为四维空间中的旋转方式，实验证明此方法在关系表示学习方面表现出色并达到了当前领域最好的水平。

    Apr, 2019

  • 为链接预测学习层次感知知识图谱嵌入

    该研究提出了一种新的知识图谱嵌入模型 ——HAKE，该模型采用极坐标系将实体映射到不同的层次，以模拟语义层次结构，从而在链接预测任务上实现了显著的性能提升。

    Nov, 2019

  • 低维双曲知识图谱嵌入

    本文介绍了一种超几何知识图嵌入方法，可以同时捕捉层次结构和逻辑模式，并在现有方法的基础上提高了平均倒数排名（MRR）达 6.1%。

    May, 2020