week02_2021
本周恢复读论文。带来两篇关于知识图谱嵌入和多跳推理的论文。
CoKE: Contextualized Knowledge Graph Embedding
这篇是关于知识图谱动态嵌入的研究。作者认为之前的知识图谱嵌入方法都是学习静态的知识，就算是图卷积方法也是在做静态嵌入的事情，没有真正学习到上下文知识。所以作者提出了使用Transformer来编码知识图谱的动态嵌入。
Transformer是对序列进行表示学习，所以很自然就引申出一个问题：序列从哪里来？
文章提出了两种序列
- 三元组 \((h, r, t)\) 作为长度为3的输入序列。
- 图路径 \((e_1, r_1, \cdots, e_t)\) 作为长度为K的输入序列。
如何训练？
为了模拟链接预测任务和Query任务，在输入的时候将序列最后一个元素设定为MASK，迫使Transformer学会对该元素进行预测。
GMH: A General Multi-hop Reasoning Model for KG Completion
【论文阅读】Generalized Relation Learning with Semantic Correlation Awareness for Link Prediction
本文发表于AAAI 2021，关注了知识图谱补全任务的少样本场景问题。 核心问题 目前大规模知识图谱普遍存在不完整的问题，需要使用链接预测技术对知识图谱进行补全。而现有的链接预测模型普遍存在两...
Week 52 论文阅读
本周读进去的论文有点少，哭。 InteractE: Improving Convolution-based Knowledge Graph Embeddings by Increasing F...