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HALO：基于半衰期的时态知识图中过时事实过滤
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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
本研究提出HALO框架，解决时态知识图中因事实失效导致的推理性能下降问题。通过半衰期理论量化历史事实的时效性，显著提升了推理效果和计算效率。实验结果表明，HALO在多个数据集上优于现有方法。
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关键要点
- 本研究提出HALO框架，解决时态知识图中因事实失效导致的推理性能下降问题。
- HALO框架通过半衰期理论量化历史事实的时效性，有效过滤过时事实。
- HALO显著提升了推理效果和计算效率。
- 实验结果表明，HALO在多个公开数据集上优于现有最先进的推理方法。
- HALO展示了其在过时事实检测与过滤方面的有效性。
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