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知识图谱嵌入的通用预处理操作
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内容提要
本文介绍了一种名为KGA的知识图谱增强方法，利用Embedding方法预测实体和数字，同时考虑实体关系和文本信息。通过分箱技术将数量和年份值离散化，并融合到嵌入模型中，使得KGA能够预测静态和动态实体，并取得了比之前的基线表现更好的效果。
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关键要点
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提出了一种名为KGA的知识图谱增强方法。
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KGA利用Embedding方法预测实体和数字。
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模型同时考虑实体关系和文本信息。
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通过分箱技术将数量和年份值离散化。
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将离散化结果融合到嵌入模型中。
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KGA能够预测静态和动态实体。
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KGA的表现优于之前的基线。
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