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6月16日
20:46
AITOP6月16日 20:46
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6月12日
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AITOP6月12日 12:57
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6月11日
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AITOP6月11日 15:28
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AITOP6月11日 15:23
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每秒1107个token,Google开源的扩散模型为什么能改变本地推理格局?
5月19日
11:26
11:26arXiv cs.AI@Luu Huu Phuc, Ratan Bahadur Thapa, Mojtaba Nayyeri, Jingcheng Wu, Evgeny Kharlamov, Steffen Staab
精选
本文提出GA-S2S框架,将T5-small编码器-解码器与关系图注意力网络(RGAT)结合,用于知识图谱链接预测。现有Seq2Seq模型仅依赖实体和关系的文本描述,最多将查询实体的邻域展平为线性序列,丢失了图结构信息。GA-S2S同时编码文本特征和查询实体周围的完整k跳子图拓扑,通过融合原始编码器输出与RGAT的关系感知嵌入,捕获更丰富的多跳关系模式和文本信息。在CoDEx数据集上的初步实验表明,GA-S2S相比竞争性的Seq2Seq基线模型,链接预测准确率最高提升19%。
论文知识图谱链接预测图神经网络Seq2SeqT5

推荐理由:做知识图谱推理或链接预测的团队,GA-S2S用图结构补上了Seq2Seq模型的盲区,效果提升明显,值得在CoDEx等数据集上复现试试。
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