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通过对比关系推理提升事件序列建模
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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
我们提出了一种新颖的方法，利用神经关系推断来学习关系图，以从观测数据中推断事件相互作用，并同时学习动态模式。我们的方法在变分推断框架下对事件相互作用进行推理，并利用基于强度的学习来搜索原型路径以对比关系约束。在三个真实世界数据集上的大量实验证明了我们的模型在事件序列建模任务中捕捉事件相互作用的有效性。
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关键要点
- 提出了一种新颖的方法，利用神经关系推断学习关系图。
- 从观测数据中推断事件相互作用，并学习动态模式。
- 在变分推断框架下对事件相互作用进行推理。
- 利用基于强度的学习搜索原型路径以对比关系约束。
- 在三个真实世界数据集上的实验验证了模型的有效性。
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