Kunskapsgrafer har framträtt som en viktig modell för att studera komplexa multirelationella data. Detta har gett upphov till uppbyggnaden av många storskaliga men ofullständiga kunskapsdiagram som kodar information som utvunnits från olika resurser. Ett effektivt och skalbart tillvägagångssätt för att gemensamt lära sig över flera grafer och så småningom bygga en enhetlig graf är ett viktigt nästa steg för att lyckas med kunskapsbaserade slutsatser för många nedströmstillämpningar. I detta syfte föreslår vi LinkNBed, en ram för djupt relationsbaserat lärande som lär sig enhets- och relationsrepresentationer över flera grafer. Vi identifierar enhetskoppling över grafer som en viktig komponent för att uppnå vårt mål. Vi utformar ett nytt mål som utnyttjar enhetskopplingen och bygger upp ett effektivt utbildningsförfarande med flera arbetsuppgifter. Experiment om kopplingsförutsägelser och koppling mellan enheter visar på betydande förbättringar jämfört med de senaste metoderna för relationsbaserat lärande.
Till exempel LinkNBed REF är en djup relationell inlärningsram för länk förutsägelse i flera KGs.
LinkNBed: Multi-Graph Representation Learning with Entity Linkage
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Mathematics']}