GraIL是一种基于图神经网络的关系预测框架，具有强的归纳偏差和推理本地子图结构的能力。与基于嵌入的模型不同，GraIL可以在训练后推广到未见实体和图形，并在归纳设置中优于规则归纳基线。

一个子图用于全部：归纳知识图谱补全中有效推理
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