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EMNLP 2020 论文推荐:AutoETER: Automated Entity Type Representation for Knowledge Graph Embedding知识图嵌入(KGE)的最新进展允许在连续向量空间中表示实体和关系。一些利用附加类型信息的传统KGE模型可以改善实体的表示,但是它们完全依赖于显式类型,或者忽略了特定于各种关系的各种类型表示。此外,现有方法均不能同时推断出对称、反演和复合的所有关系模式以及1-N,N-1和N-N关系的复杂性质。为了探索任意KG的类型信息,作者开发了一个具有自动实体类型表示(AutoETER)的新型KGE框架,该框架通过将每个关系视为两个实体类型之间的转换操作,并通过关系感知投影机制来学习每个实体的潜在类型嵌入。特别地,论文中提出的AutoETER是一个可插播模块,它可以很容易地与任何KGE模型合并,该方法还可以建模和推断所有的关系模式和复杂的关系。在4个数据集上的实验表明了本文所提出AutoETER在链路预测任务上具有更好的性能,类型聚类的可视化为类型嵌入提供了清晰的解释,验证了它的有效性。论文地址:https://www.aminer.cn/pub/5f71aebb91e011e26794cc19?conf=emnlp2020?f=cs