BriefGPT - AI 论文速递 · 2023-10-02T00:00:00Z

KGEx: 通过子图采样和知识蒸馏解释知识图谱嵌入

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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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标签

因果增强 因果干预 知识图谱嵌入 知识图谱补全性能 训练目标