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BioBLP: 多模态生物医学知识图谱学习的模块化框架
提出了一种用于学习具有实体属性的知识图谱嵌入的模块化框架，其中模块可以对不同模态的属性数据进行编码，并且支持具有缺失属性的实体。在使用包含大约两百万三元组的生物医学 KG 进行训练和评估时，发现在给定低程度实体的情况下，与不考虑属性数据的基
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a year ago
基于概率的案例推理用于开放世界知识图谱补全
通过借鉴类似实体在知识库中的推理路径，使用基于案例的推理系统来预测实体的属性，并引入使用路径统计量有效计算模型参数的概率性方法。在开放世界设置中，该方法的性能显著优于其他规则学习方法并与最先进的基于嵌入的方法相当。
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4 years ago
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利用知识图谱上下文的关系抽取与图神经网络 (RECON)
本文提出了一种名为 RECON 的新颖方法，可以自动识别句子中的关系并将其与知识图谱对齐，使用图神经网络学习句子和知识图谱中存储的事实的表示，并评估了不同形式表示 KG 上下文对 RECON 性能的影响。经验评估结果显示，RECON 对于
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4 years ago
具有属性感知上下文流的程序性阅读理解
该研究介绍了一种用于程序化阅读理解的算法，将文本转换成一般的形式，将过程表示为实体属性的转换序列，利用预训练的语言模型，同时预测实体属性和它们的转换，实现了对 ProPara 和 npn-cooking 两个数据集的最新成果。
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4 years ago
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