Många artiklar har publicerats på kunskapsbasen slutförande uppgift under de senaste åren. De flesta av dessa introducerar nya arkitekturer för relationslärande som utvärderas på standarddatauppsättningar som FB15k och WN18. Detta dokument visar att noggrannheten hos nästan alla modeller som publiceras på FB15k kan överträffas av en lämpligt justerad baslinje – vårt förnyade genomförande av modellen DistMult. Våra resultat kastar tvivel på påståendet att de senaste modellernas prestandaförbättringar beror på arkitektoniska förändringar i motsats till hyperparameterinställning eller olika utbildningsmål. Detta bör föranleda framtida forskning att ompröva hur modellernas prestanda utvärderas och rapporteras.
Befintlig analys av KGC Metoder Före vårt arbete, REF kastar tvivel på påståendet att prestandaförbättring av flera modeller beror på arkitektoniska förändringar i motsats till hyperparameter inställning eller olika utbildningsmål.
Knowledge Base Completion: Baselines Strike Back
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Mathematics', 'Computer Science']}