AAAIFeb, 2023
面向实体无关的表示学习,用于参数高效的知识图谱嵌入
Entity-Agnostic Representation Learning for Parameter-Efficient Knowledge Graph Embedding
Mingyang Chen, Wen Zhang, Zhen Yao, Yushan Zhu, Yang Gao...
TL;DR提出了一种实体无关表示学习方法,以解决知识图谱嵌入中带来的低效参数存储成本问题。该方法使用较少的参数,在链接预测任务中表现出更好的性能。