文本和基于结构的模型的集成用于知识图谱补全

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内容提要

该研究提出了一种新的知识图谱补全方法,结合了两种现有方法,并通过学习查询相关的集成权重,在三个标准知识图谱补全数据集上取得了最先进的结果。

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关键要点

  • 研究提出了一种新的知识图谱补全方法。
  • 结合了依赖文本实体描述的文本模型和基于结构的模型。
  • 通过集成方式学习查询相关的集成权重。
  • 在三个标准知识图谱补全数据集上取得了最先进的结果。
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