link prediction task | BriefGPT

关键词link prediction task

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GENIE：用于链接预测的图神经网络水印技术
使用一种名为 GENIE 的水印方案针对图形神经网络（GNN）的链接预测任务进行了研究，该方案在多个模型架构和真实世界数据集上进行了广泛评估，并证明了抵御多种水印去除技术和模型提取攻击的鲁棒性，同时还经过了所有权盗版攻击的验证。
PDFa month ago
ACL一种统一的时间知识图谱推理模型：插值和外推
本文提出了一种基于时间路径推理（TPAR）的模型，用于插值推理和外推推理，通过神经驱动的符号推理方式，具有对模糊和嘈杂的时间数据的鲁棒性和良好的可解释性，全面的实验表明在插值和外推设置下，TPAR 在链路预测任务上的性能优于 SOTA 方法
PDFa month ago
KG-FIT: 知识图谱细调基于开放世界知识
Knowledge Graph Embedding techniques, such as KG-FIT, effectively incorporate hierarchical entity clusters and open-worl
PDFa month ago
BERT 词汇扩展与知识库构建
知识库搭建从预训练语言模型开始，提出了一种扩展语言模型词汇量的方法，实现了多词汇实体的直接嵌入，这在知识图谱的链接预测任务和数据管理中的元数据完成方面迈出了重要的一步。
PDF9 months ago
AAAI有向图自编码器
本文介绍了一种新型自动编码器，用于有向图的建模，该模型使用带参数图卷积网络 (GCN) 层作为编码器和不对称内积解码器，学习了一对可解释的节点潜在表征，并在几个流行的网络数据集中展示了该模型在有向链接预测任务上取得了优异的性能。
PDF2 years ago
学习实体和关系的表征
本文提出了三种知识图谱表征模型，分别是 HypER、TuckER 和 MuRP，它们都能够自动预测缺失的关系，并且在性能方面不断取得进步。同时，该文还将最新的理论研究成果推广到了知识图谱的领域，探讨了如何在这些模型中编码不同种类的关系。
PDF2 years ago
通过学习链接实现端到端的情感 - 原因对抽取
该研究提出了一种多任务学习模型，将情感的提取、原因的提取和情感 - 原因对的提取同时进行，将情感 - 原因对的提取视为链接预测任务，并经过实验证明，该模型优于现有技术水平。
PDF4 years ago
AAAI从多个来源生成单词和关系的生成模型
通过一种生成模型将来自多个数据源的不同关系整合到嵌入空间中，从而构建语义信息共享的方法，并在链接预测任务中优于最近的模型，并展示了该方法从不完整和完全未观察到的训练标签中受益的能力，进一步展示了从具有重叠词汇表的不同数据源中学习的有用性。
PDF9 years ago