论文提出一种用增量学习思想做时序知识图谱补全(Temporal Knowledge Graph Completion, TKGC)的学习框架——Time-aware Incremental Embedding (TIE)。看框架名是提出了一种学习知识图嵌入的方法。增量学习是为了缓解模型在学习新增数据时产生的对过去所学的灾难性遗忘问题。 时序知识图谱(Temporal Knowledge Graph, TKG)...
Local informationKnowledge graph completion (KGC) has been widely explored, but the task of temporal knowledge graph completion (TKGC) for predicting future events is far from perfection. Some embedding-based approaches have achieved significant results on the TKGC task by modeling the structural ...
Diachronic embedding for temporal knowledge graph completion 针对动态的知识图谱补全,作者通过在静态模型中加入diachronic entity embedding function,提供实体在任意时间点的特征,建立了一种新的时态KG补全模型(现有的方法只提供静态实体特征)。提出的嵌入函数是model-agnostic的,可以潜在地与任何静态模型结合。 本文将其与...
论文提出一种用增量学习思想做时序知识图谱补全(Temporal Knowledge Graph Completion, TKGC)的学习框架——Time-aware Incremental Embedding (TIE)。看框架名是提出了一种学习知识图嵌入的方法。增量学习是为了缓解模型在学习新增数据时产生的对过去所学的灾难性遗忘问题。 时序知识图谱(Temporal Knowledge Graph, TKG)...
论文提出一种用增量学习思想做时序知识图谱补全(Temporal Knowledge Graph Completion, TKGC)的学习框架——Time-aware Incremental Embedding (TIE)。看框架名是提出了一种学习知识图嵌入的方法。增量学习是为了缓解模型在学习新增数据时产生的对过去所学的灾难性遗忘问题。
【略读论文|时序知识图谱补全】Tucker Decomposition with Frequency Attention for Temporal Knowledge Graph Completion2023-11-27 收起 会议:AAAI,时间:2023,学校:北京航空航天大学 文中谓词可以视为关系。 以往的TKG补全(TKGC)方法不能同时表示事件的时效性和因果关系。为了应对这些问题,作者提出了一个逻辑和尝试...
Knowledge graph completion; temporal knowledge graph; knowledge graph reasoning; Method Model Components 模型包含两种推理模式,即复制模式和生成模式。其中前者寻求从一个特定的(时间戳)的历史词汇中选择实体,形成历史中重复的事实,而后者从整个实体词汇中预测事实。
Knowledge Graph Embedding Static Graph Embedding Survey Others Useful Libararies Temporal Knowledge Graph Completion / Reasoning Recurrent Event Network: Autoregressive Structure Inference over Temporal Knowledge Graphs Woojeong Jin, Meng Qu, Xisen Jin, Xiang Ren. EMNLP 2020. ...
hierarchical-modelstemporal-knowledge-graph UpdatedApr 23, 2024 Python zhangfw123/TLT-KGE Star24 Code Issues Pull requests Along the Time: Timeline-traced Embedding for Temporal Knowledge Graph Completion knowledge-graphknowledge-graph-completionknowledge-graph-embeddingsknowledge-graph-embeddingtemporal-knowledg...
1、提出了一种新的GNN编码器能够从时序知识图谱中有效地捕捉查询相关的信息。 2、通过分析推理的注意力分布,我们展示了T-GAP能在它的推理过程中提供可解释性。 一、方法overview 给定GKG 和查询,在编码阶段,T-GAP首先使用PGNN去创造 GKG 中所有实体节点的初始特征 hi 。接下来,在每个解码步骤t=1,...,T,从 ...