Feb, 2019

使用生成参数的图神经网络进行关系提取

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TL;DR本文提出了一种基于自然语言句子来生成图神经网络参数的方法（GP-GNNs），使 GNN 能够处理非结构化文本输入的关系推理，验证了在文本关系抽取中的有效性，并展示了我们的模型通过多跳关系推理可以发现更准确的关系。
发现论文，激发创造
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    本文介绍了图神经网络（GNNs）的设计管道，详细讨论了其各个组成部分的变体，对其应用进行了系统分类，并提出了四个开放性问题供未来研究。

    Dec, 2018

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    Jun, 2024

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    本文旨在探索多站点问答任务的 RGCN 模型、图形关系和节点嵌入，并在 WikiHop 数据集上经验性地探讨每个关系、节点类型和嵌入对多站点 QA 性能的影响。

    Oct, 2022

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    Jun, 2022

  • 基于图的社交关系推理

    本文提出了一种基于图形关系推理网络方法 (GR2N) 的社交关系识别方法，该方法相比现有方法能够更快，更准确地构建社交关系图，并显式地抓住不同类型社交关系之间的强逻辑约束，从而提高社交关系图的性能。

    Jul, 2020

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    Jun, 2020

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    Apr, 2021

  • 集成多关系图神经网络

    本研究提出了一种新的集合多关系图神经网络通过设计集合多关系（EMR）优化目标来同时解决以前多关系 GNN 中扩充和过度参数化的问题，并截取了一个多关系 GNN，以缓解过度平滑和过度参数化问题，并在四个基准数据集上进行的广泛实验表明了所提出的模型的有效性。

    May, 2022

  • 增强关系规则以提升知识图谱链接预测

    提出了一种新的知识图推理方法，Relational rUle eNhanced Graph Neural Network (RUN-GNN)，通过查询相关的融合门单元来建模关系组合的连续性，并利用缓冲更新机制来减轻滞后的实体信息传播的负面影响，从而实现更高质量的关系规则学习。实验结果表明 RUN-GNN 在跨领域和归纳式链接预测任务上具有优越性。

    Oct, 2023

  • 基于提升关系神经网络的图神经网络扩展

    基于 Lifted Relational Neural Networks 语言实现了一个说明性可区分编程框架，用于编码关系学习场景，特别关注图神经网络的高关系表达能力。该框架能够快速构建一些高效紧凑的神经网络结构，并提出了一些关于现有图神经网络模型的改进建议。通过与专业 GNN 学习框架的比较，证明了该框架具有正确性和计算效率，并为现有 GNN 模型的学习性能提供了一些启示。

    Jul, 2020