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预训练模型中的关系学习：来自超图恢复视角的理论
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原文中文，约300字，阅读约需1分钟。
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内容提要
本研究将关系学习形式化为超图恢复数学模型，研究基础模型的预训练。通过丰富的图论集成，数学框架提供了深入理解预训练的强大工具，可在各种场景下使用。
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关键要点
- 基础模型对世界关系动态具有显著洞察力。
- 研究如何获得对世界混合关系的理解是关键问题。
- 引入数学模型，将关系学习形式化为超图恢复。
- 框架将世界表示为超图，数据抽象为超边的随机样本。
- 通过图论集成，提供强大的工具深入理解预训练。
- 该框架可在各种场景下使用，扩展到多模式学习中的实体对齐问题。
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