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KGEx: 通过子图采样和知识蒸馏解释知识图谱嵌入
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原文中文，约400字，阅读约需1分钟。
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内容提要
研究者提出了一种因果增强的知识图谱嵌入（CausE）框架，应用因果干预来估计混杂嵌入的因果效应，并设计了新的训练目标来进行稳定的预测。实验结果表明，CausE 能够胜过基线模型，实现最先进的知识图谱补全性能。
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关键要点
- 知识图谱嵌入（KGE）将知识图谱中的实体和关系表示为连续向量空间，用于预测缺失的三元组。
- KGE 模型通常只能学习三元组数据的结构关联，容易受到无关模式和噪声的影响。
- 为了解决上述问题，研究者构建了一种新的 KGE 范式，结合因果关系和嵌入解缠。
- 提出的因果增强的知识图谱嵌入（CausE）框架应用因果干预来估计混杂嵌入的因果效应。
- CausE 设计了新的训练目标，以实现稳定的预测。
- 实验结果表明，CausE 超越了基线模型，达到了最先进的知识图谱补全性能。
- 研究者在指定的 URL 中发布了相关代码。
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