通过将 M"obius gyrovector 空间的形式主义与 Poincarе模型的 Riemannian 几何相结合，我们提出了重要深度学习工具的超几何版本：多项式逻辑回归、前馈和循环神经网络。这样可以在超几何空间中嵌入序列数据并进行分类。实验证明，即使超几何优化工具受限，超几何句子嵌入在文本蕴含和噪声前缀识别任务中的表现要么优于，要么与欧几里得变体相当。

May, 2018

通过在超宇宙中学习神经嵌入，可以在图结构数据中提高特征表达的性能，我们的实验证明了在自然几何形态下嵌入图可以显著提高多个实际数据集的性能。

May, 2017

本研究使用新的超几何嵌入方法学习文本数据中的词和句的嵌入，这些嵌入似乎编码了层次结构的某些直觉概念，然而，由于隐含的连续层次结构，这种模型更难以研究其学习层次结构的内部机制。

Jun, 2018

本文提出了基于超伯利模型的时间图网络（HTGN），旨在通过利用超伯利几何的指数能力和层次意识来捕捉时变行为并保持层次信息，从而在时间图嵌入方面取得更好的效果。在多个真实数据集上的实验结果表明，HTGN 在各种时间链接预测任务中的表现优于竞争方法。

Jul, 2021

利用 Poincare 球来嵌入句子，证明了超几何空间可以用于解决文本蕴含问题。使用四个数据集评估并与多个基准模型比较，结果表明我们在 SICK 数据集上表现最好，在 SNLI 数据集的蕴含任务的二分类版本中仅次于 Order Embeddings。

Jun, 2024

在机器学习中，通过保留相关网络属性的低维嵌入学习图表示是一类重要的问题。本文提出了一种嵌入有向无环图的新方法，使用证明能够更好地模拟树状结构的双曲空间，并使用一组嵌套的测地凸锥来定义分层关系，并证明这些蕴含锥体在欧几里得和双曲空间中均具有一种优化的形式，而且它们可以规范地定义嵌入学习过程。实验显示，我们的方法在表示能力和泛化方面都比最近的强有力的基线有显着的改进。

Apr, 2018

时态知识图谱以丰富的静态和动态时间模式为基础，并采用嵌入方法将时间事实映射到几个具有不同几何属性的异构几何子空间，并利用时间 - 几何注意机制方便地整合来自不同几何子空间的信息。

Dec, 2023

本文提出了一种新颖的基于注意力的可学习曲率超几何分层知识图嵌入模型（HypHKGE），以在超几何空间中有效地建模知识图中的语义层次结构，并在低维度下表现出色，特别是在链接预测方面。

Apr, 2022

本文提出了一种基于概率领域知识构建分布式约束的框架，并且通过 Lagrangian Relaxation 解决约束的推理问题，用于端到端的事件时间关系提取任务，实验结果显示我们的框架能够在新闻和临床领域的两个广泛使用的数据集上显著地提高基线的神经网络模型。

Sep, 2020

本文提出了一种名为 “超宾说外显”（HIE）的方法，通过使用节点到原点的超宾距离（即超宾范数）推导出的无成本分层信息来改进现有的超宾表示方法，并在各种模型和不同任务上的广泛实验中展示了该方法的多功能性和适应性。

Jun, 2023