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基于规则学习的关系模式知识图嵌入的综合研究
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原文中文，约400字，阅读约需1分钟。
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内容提要
知识图谱嵌入通过将实体和关系表示为向量空间，用于预测缺失的三元组。提出了一种新的因果增强的知识图谱嵌入框架，能胜过基线模型，实现最先进的知识图谱补全性能。
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关键要点
- 知识图谱嵌入通过将实体和关系表示为向量空间，用于预测缺失的三元组。
- KGE模型通常只能简要学习三元组数据的结构关联，容易受到无关模式和噪声的影响。
- 为了解决上述问题，构建了一种新的KGE范式，侧重于因果关系和嵌入解缠。
- 提出了一种因果增强的知识图谱嵌入框架CausE，应用因果干预来估计混杂嵌入的因果效应。
- CausE设计了新的训练目标，以实现稳定的预测。
- 实验结果表明，CausE能够超越基线模型，实现最先进的知识图谱补全性能。
- 相关代码已在指定的URL中发布。
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