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搜索结果 - 5
使用增强时间 BERT 结合结构化语句进行全感知时态关系预测
本文提出了一种基于 SST-BERT 的方法，结合时间增强技术和结构句子编码，用于解决在不完整的时间知识图谱中进行时关系预测的问题。该模型包含时间掩码 MLM 任务，用于在 TKGs 中生成丰富的时间令牌，提高时间敏感性，并在转导和归纳测试
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a year ago
基于分组矩阵的图池化与自适应聚类数
GMPool 是一种新颖的可微的图池化架构，可以自动确定基于输入数据的适当聚类数，通过计算分组矩阵并分解它来获得池化算子，从而在分子属性预测任务中优于传统方法。
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2 years ago
从消息传递的角度重新审视基于分解的 GNN 模型
本文提出 ReFactor GNNs 架构，实现了在较少参数使用的情况下，在诸多知识图谱完成基准测试中达到与 FMs 相当连接性能的跨语境性，同时在归纳性能方面达到最新水平，同时结合了因子分解模型和图神经网络的优点。
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2 years ago
SIGIR
归纳知识图谱嵌入的元知识迁移
本文提出一种名为 MorsE 的模型，该模型不学习实体的嵌入，而是学习可转移的元知识，以生成实体的嵌入，这种元知识由实体独立模块建模并通过元学习进行学习，在归纳设置下，该模型可以显着优于相应的基线模型，适用于知识图谱的内部和外部任务。
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3 years ago
图卷积网络可微分图模块 (DGM)
本文提出可微分图模块 (DGM) 用于预测边缘概率，与卷积图神经网络层结合，可以在具有噪声和不完整的图形数据中进行端到端的图形学习，并在疾病预测、年龄预测、点云分割、零样本学习等领域获得了先进的结果。
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4 years ago
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