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entity representation
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EMNLP
神经语言模型中的动态实体表示
该研究提出了一种名为 EntityNLM 的新型语言模型,可显式建模实体,动态更新其表示,并在特定的上下文中生成其提及。该模型在语言建模、指代消解和实体预测等多个不同任务中表现出色。
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7 years ago
联合结构和文本编码的知识图谱表示
本文提出一种新颖的深度架构,以利用实体的结构和文本信息的宝贵信息。其中,注意力模型可以选择所需的相关信息,并应用门控机制将结构和文本的表征集成到一个统一的架构中。实验表明,我们的模型在链接预测和三元组分类任务上的表现优于基线。
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8 years ago
邻域混合模型用于知识库补全
本文介绍了一种新的实体表示方法,并将其应用于知识库补全中的 TransE 嵌入模型,实验证明这种方法可以明显提高 TransE 模型在三种基准数据集上的性能。
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8 years ago
利用神经张量网络和语义词向量从知识库中学习新事实
本研究提出了一种基于神经张量网络模型(NTN)的通用数据关系预测方法,通过对给定知识库中的潜在关系进行分析,预测可能存在的新数据关系,初始实体表示使用文本中被无监督学习得到的词向量,该模型准确率可达 75.8%。
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11 years ago
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