Konventionella nätverk representation lärande (NRL) modeller lära sig lågdimensionella vertex representationer genom att helt enkelt betrakta varje kant som ett binärt eller kontinuerligt värde. Det finns dock rik semantisk information om kanter och samspelet mellan hörn bevarar vanligtvis distinkta betydelser, som till stor del försummas av de flesta befintliga NRL-modeller. I detta arbete presenterar vi en ny översättningsbaserad NRL-modell, TransNet, med avseende på samspelet mellan hörn som en översättningsoperation. Dessutom formaliserar vi uppgiften för Social Relation Extraction (SRE) att utvärdera NRL-metodernas förmåga att modellera relationerna mellan hörn. Experimentella resultat på SRE visar att TransNet signifikant överträffar andra baslinjemetoder med 10% till 20% på hits@1. Källkoden och datauppsättningarna kan erhållas från https: // github.com/ tunlp/ TranssNet.
TransNet REF använder rik semantisk information om kanter och betraktar interaktioner mellan noder som översättningsoperation för att genomföra nätverk inbäddning.
TransNet: Translation-Based Network Representation Learning for Social Relation Extraction
{'venue': 'IJCAI', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}