BriefGPT - AI 论文速递
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基于 Transformer 的学习时间知识图的演化事件链推理
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原文中文，约200字，阅读约需1分钟。
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内容提要
本文介绍了一种新的深度进化知识网络，能够学习非线性演变的实体表示，并通过评分建模事实的发生。该方法在大规模数据集上表现出显著性能改进，并能有效预测事实的发生时间。
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关键要点
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提出了一种新颖的深度进化知识网络。
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该网络能够在动态知识图中学习非线性演变的实体表示。
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通过多元点过程和基于学习实体嵌入的评分来建模事实的发生。
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在两个大规模数据集上表现出显著的性能改进。
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有效预测事实的发生或再次发生时间。
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