Verbesserung des Multi-Hop-Wissensgraphenreasonings durch Belohnungsformungstechniken
Die Verwendung von Belohnungsformungstechniken verbessert das Multi-Hop-Wissensgraphenreasoning und setzt neue Maßstäbe für zukünftige Forschung.
Verbesserung des Multi-Hop-Wissensgraphenreasonings durch Belohnungsformungstechniken
Die Verwendung von Belohnungsformungstechniken verbessert das Multi-Hop-Wissensgraphenreasoning und setzt neue Maßstäbe für zukünftige Forschung.
Effizientes Training von aufgabenorientierten GNNs auf großen Wissensgraphen für genaue und effiziente Modellierung
Automatisierte Extraktion von aufgabenorientierten Subgraphen für effizientes Training von GNNs auf großen Wissensgraphen.
Von Kette zu Baum: Verfeinerung kettengleicher Regeln zu baumartigen Regeln auf Wissensgraphen
Die Verfeinerung von kettengleichen Regeln zu baumartigen Regeln auf Wissensgraphen verbessert die Vorhersagefähigkeiten und erweitert den Anwendungsbereich von regelbasierten Methoden.
Eine relationale interaktive Methode für die Nachrichtenübermittlung in hyper-relationalen Wissensgraphen
ReSaE bietet eine effektive Lösung für die Kodierung von hyper-relationalen Wissensgraphen und verbessert die Leistung bei der Linkvorhersage.
Verbesserung des Wissensgraphenabschlusses aus mehreren Perspektiven mit großen Sprachmodellen
Verbesserung des Wissensgraphenabschlusses durch Abfragen großer Sprachmodelle aus verschiedenen Perspektiven.
Effektive Kontrastive Vorab-Schulung für die Schätzung der Knotenwichtigkeit in Wissensgraphen
Label Informed Contrastive Pretraining (LICAP) verbessert die Leistung der Knotenwichtigkeitsschätzung.
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