Länk förutsägelse är ett viktigt sätt att slutföra kunskapsgrafer (KGs), medan inbäddande-baserade metoder, effektiv för länk förutsägelse i KGs, prestera dåligt på relationer som bara har några associativa triples. I detta arbete föreslår vi en Meta Relational Learning (Metar) ram för att göra den gemensamma men utmanande några-shot länk förutsägelse i KGs, nämligen att förutsäga nya tripletter om en relation genom att bara observera några associativa triples. Vi löser några-shot länkförutsägelse genom att fokusera på att överföra relationsspecifik metainformation för att få modellen att lära sig den viktigaste kunskapen och lära sig snabbare, motsvarande relation meta respektive gradient meta i MetaR. Empiriskt, vår modell uppnår toppmoderna resultat på få-shot-länk förutsägelse KG riktmärken.
Mer nyligen introducerar REF Meta Relational Learning Framework (Metar) som syftar till att överföra relationsspecifik metainformation till nya relationstyper i kunskapsgrafen.
Meta Relational Learning for Few-Shot Link Prediction in Knowledge Graphs
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Mathematics']}