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May, 2023
友邻: 上下文序列到序列链接预测
Friendly Neighbors: Contextualized Sequence-to-Sequence Link Prediction
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Adrian Kochsiek, Apoorv Saxena, Inderjeet Nair, Rainer Gemulla
TL;DR
我们提出了KGT5-context，这是一个简单的序列到序列模型，用于知识图谱中的链接预测（LP）。我们的工作扩展了KGT5，该模型利用了知识图谱的文本特征，具有较小的模型尺寸且可扩展性。我们证明增加上下文信息可以减轻KGE模型的需求，从而获得良好预测性能。
Abstract
We propose
kgt5-context
, a simple sequence-to-sequence model for
link prediction
(LP) in
knowledge graphs
(KG). Our work expands on KGT5,
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