relation prediction | BriefGPT

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基于子图推理的归纳关系预测
提出了一种基于图神经网络的关系预测框架 GraIL，该框架可以推理本地子图结构并具有强的归纳偏差来学习独立于实体的关系语义。与基于嵌入的模型不同，GraIL 是自然归纳的，并且可以在训练后推广到未看到的实体和图形。在归纳设置中，GraIL
PDF5 years ago
EMNLP知识图谱的单次关系学习
本文提出了一种基于嵌入模型的一次性关系学习框架，将已有的知识和一跳图结构相结合，来预测在只有一个训练样例的情况下的新事实，并通过实验证明，在新关系预测和嵌入模型训练上，该模型具有巨大的性能优势。
PDF6 years ago
ACL基于知识图谱的简单问题回答：基础模型与神经网络模型的效果对比
通过将问题回答问题的问题分解为实体检测，实体链接，关系预测和证据组合，我们使用一些启发式算法，探索了一些简单而强大的基线模型，其中基本的 LSTM 和 GRU 加上一些启发式算法得到的准确率接近最新技术水平。这些结果表明，文献中提出的复杂深
PDF7 years ago
知识图谱完善的文本和知识联合表示学习
提出一种新的框架，将词汇、实体和关系嵌入到同一连续向量空间中，通过对知识图谱和纯文本的联合学习，可以更准确地完成知识图谱补全，实现实体预测、关系预测和关系分类等任务，并且相比其他基线模型，在三项任务上均可以显著且持续地提高性能。
PDF8 years ago
ACL使用无行通用架构泛化到未见过的实体和实体对
本文提出了一种 Universal Schema 方法，利用各种数据库和文本模式信息对实体和关系进行建模，并使用一种聚合函数来对从未见过的实体或联合实体进行预测，其准确率可以媲美传统模型并且可以预测未见过的实体。
PDF8 years ago
ICCV从面部图像中学习社交关系特征
本研究使用深度模型从面部图像中学习捕捉性别、表情、头部姿势、年龄等属性，采用面部间的配对推理进行社交关系预测，实验证明我们的方法有效用于图像和视频中细粒度社交关系的学习。
PDF9 years ago