NAACL | 通過對抗性修改，探究鏈接預測的魯棒性和可解釋性

作者 | 蘇祥 審稿 | 潘小琴 單位 | 湖南大學 今天爲大家帶來一篇美國加州大學歐文分校發表在NAACL 2019上的一篇論文。在本文中，作者提出了對鏈路預測模型的對抗性修改：識別出添加到知識圖譜中，或者從知識圖譜中刪除的事實，這些事實能夠在模型經過重新訓練後更改對目標事實的預測。利用對圖的刪除，作者識別出對預測鏈接最有影響的事實來研究可解釋性；利用對圖的添加，評估模型的魯棒性。同時，作者引入

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