論文淺嘗 | 可建模語義分層的知識圖譜補全方法

本文轉載自公衆號：PaperWeekly。 論文作者：蔡健宇，中國科學技術大學，研究方向：知識圖譜 近些年，知識圖譜（Knowledge Graph）在自然語言處理、問答系統、推薦系統等諸多領域取得了廣泛且成功的應用。然而，現有知識圖譜普遍存在鏈接缺失問題。爲解決該問題，知識圖譜補全任務應運而生。目前的知識圖譜補全模型可分爲多個流派，而基於距離的模型是其中重要一派。這類模型可以建模對稱、互逆與複合

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