Flerspråkiga kunskapsdiagram som konstruerats genom enhetsanpassning är de oumbärliga resurserna för många AI-relaterade tillämpningar. De flesta befintliga metoder för anpassning av enheter använder endast trefaldigt baserad kunskap för att hitta de anpassade enheterna över flerspråkiga kunskapsdiagram, de ignorerar vanligtvis subgrafen kunskap om enheter som innebär mer rikare anpassningsinformation för att anpassa enheter. I detta dokument, vi införliva neighbourhood subgraph-nivå information om enheter, och föreslå en grannskap-medveten uppmärksamhet representationsmetod NAEA för flerspråkiga kunskapsdiagram. NAEA utformar en uppmärksamhetsmekanism för att lära sig representation på grannnivå genom att samla grannarnas representationer med en viktad kombination. Uppmärksamhetsmekanismen gör det möjligt för entiteter att inte bara fånga olika effekter av sina grannar på sig själva, utan också delta över sina grannars särdrag representationer med olika betydelse. Vi utvärderar vår modell på två verkliga datauppsättningar DBP15K och DWY100K, och de experimentella resultaten visar att den föreslagna modellen NAEA avsevärt och konsekvent överträffar toppmoderna modeller för enhetsanpassning.
Zhu m.fl. I REF föreslås en metod för uppmärksamhets representation i grannskapet för att lära sig representation pågrannnivå genom att sammanföra grannarnas representationer med enviktad kombination.
Neighborhood-Aware Attentional Representation for Multilingual Knowledge Graphs
{'venue': 'IJCAI', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}