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TEILP: 基于逻辑推理的知识图谱时间预测
传统的基于嵌入的模型通过排序问题来解决事件时间预测问题，然而往往不能很好地捕捉时间顺序和距离等关键的时间关系。本文提出 TEILP，一个自然地将这些时间要素融入到知识图谱预测中的逻辑推理框架。通过将时间知识图谱转换为具有更明确时间表示的时间
PDF6 months ago
利用可解释的基于注意力机制的 LSTM 预测行程时间和距离
本文提出了四种基于机器学习的时间和距离预测模型，其中最佳模型采用两个并行的基于注意力机制的 LSTM 网络，预测下一次行程的距离和时间的误差为 3.99％，比 LSTM 模型还要好 23.89％。我们同时提出了 TimeSHAP 方法用于解
PDFa year ago
时间知识库补全：新算法和评估协议
本文介绍了 TIMEPLEX（一种新颖的基于时间感知的知识库补全方法），用于联合实体、关系、时间的预测任务中，以及改进的 TKBC 评估协议。实验证明，TIMEPLEX 在预测任务中表现出色，并且既考虑了某些关系的可重复性，又考虑了关系对之
PDF4 years ago
利用 LSTM 神经网络进行预测性业务流程监控
本文针对具有宽泛的预测过程监控任务，研究了采用 LSTM 神经网络建立的高准确度模型，证明该方法在预测下一个事件、任务以及剩余时间方面优于现有技术。
PDF8 years ago