Nätverksinbäddning (NE) spelar en avgörande roll i nätverksanalysen, på grund av dess förmåga att representera hörn med effektiva lågdimensionella inbäddningsvektorer. Befintliga NE-modeller syftar dock till att lära sig en fast sammanhangsfri inbäddning för varje vertex och försumma de olika rollerna när de interagerar med andra hörn. I detta papper antar vi att en vertex vanligtvis visar olika aspekter när interagera med olika grann hörn, och bör äga olika inbäddningar respektive. Därför presenterar vi ContextAware Network Embedding (CANE), en ny NE-modell för att ta itu med denna fråga. CANE lär sig sammanhangsmedvetna inbäddningar för hörn med ömsesidig uppmärksamhet mekanism och förväntas modellera semantiska relationer mellan hörn mer exakt. I experiment jämför vi vår modell med befintliga NE-modeller på tre verkliga datauppsättningar. Experimentella resultat visar att CANE uppnår betydande förbättringar än toppmoderna metoder på länkförutsägelse och jämförbar prestanda på vertex-klassificering. Källkoden och datauppsättningarna kan erhållas från https://github.com/ thunlp/CANE.
CANE REF lär sig två inbäddningsvektorer för varje vertex där den sammanhangsmedvetna texten inbäddas med hjälp av en ömsesidig uppmärksamhetsmekanism.
CANE: Context-Aware Network Embedding for Relation Modeling
{'venue': 'ACL', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}