一、 Knowledge Transfer for Out-of-Knowledge-Base Entities: A Graph Neural Network Approach

Knowledge Transfer for Out-of-Knowledge-Base Entities: A Graph Neural Network Approach 摘要： 知識庫補全目的是預測知識庫中缺少的信息，在本文中，作者提出用於解決知識庫之外的實體問題：如何回答在訓練時未觀測到的信息；現存的基於嵌入的知識庫補全不能解決知識庫之外的信息，解決這個問題的方法是再訓練，但是此方法缺少靈活

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