Contextual Parameter Generation for Knowledge Graph Link Prediction

已于 2025-02-19 20:49:27 修改
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分类专栏： 图谱洞见 前沿智库 文章标签： 知识图谱 人工智能 深度学习
于 2021-12-19 14:29:58 首次发布
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研究问题

提出了一种新的实体和关系交互的方式，即将关系看做是实体的上下文，并直接用关系来为不同的预测任务生成不同的模型参数，用生成的参数将头实体嵌入转换为尾实体嵌入

背景动机

目前已有的链路预测方法都是通过加性的方法(最常见的就是拼接之后做线性映射)将头实体和关系的嵌入结合后预测尾实体的，论文认为这种简单的交互限制了模型的表达能力，论文模型的结构如下
在这里插入图片描述

符号定义

假设头实体、关系和尾实体的嵌入分别定义为数学公式: e s , r , e t e_{s}, r, e_{t}

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