BriefGPT - AI 论文速递 · 2023-08-29T00:00:00Z 探讨历史信息在时态知识图外推中的极限 💡 原文中文，约200字，阅读约需1分钟。 📝 内容提要 本文提出了一种新颖的深度进化知识网络，用于学习非线性演变的实体表示，并通过多元点过程和基于学习实体嵌入的评分来建模事实的发生。该方法在大规模数据集上比其他关系学习方法表现更好，并能有效预测事实的发生时间。 🏷️ 标签 多元点过程 学习实体嵌入 实体表示 深度进化知识网络 非线性演变 阅读原文 生成长图 分享链接 已复制链接
