Amber_7422的博客

Motivation：ConceptNet 构建跨域的知识图谱补充增强了文本表示的泛化性【Target domain】被测领域 【Source domain】由ConceptNet构建辅助预测该框架考虑了无监督的域适应，可以从源域和目标域分别获得带标签的实例和未标记的实例，目标是训练一个能够在目标域上获得良好分类性能的分类器。Model Overview：训练ConceptNet的一个领域聚合的子图。以ConceptNet所有信息作为输入，提取各领域中特有形容词和副词作为种.

🎯来源：https://mp.weixin.qq.com/s/X7gxlcY-PaQ97MiEJmKfbg对给定的大量无标注图数据，图对比学习算法旨在训练出一个图编码器，目前一般指图神经网络（Graph Neural Network, GNN）。由这个 GNN 编码得到的图表示向量，可以很好地保留图数据的特性。Graph Contrastive Learning with Augmentations. NeurIPS 2020.算法步骤：1. 随机采样一批（batch）图2. 对..