Kunskapsgrafer är stora grafstrukturerade databaser av fakta, som vanligtvis lider av ofullständighet. Länkförutsägelse är uppgiften att härleda saknade relationer (länkar) mellan enheter (nodes) i ett kunskapsdiagram. Vi närmar oss denna uppgift med hjälp av en hypernätverksarkitektur för att generera convolutionella lagerfilter specifika för varje relation och tillämpa dessa filter på objektet inbäddningar. Denna arkitektur möjliggör en avvägning mellan icke-linjär expressivitet och antalet parametrar att lära sig. Vår modell förenklar den enhet och relation inbäddande interaktioner som infördes av föregångaren convolutional modell, samtidigt överträffar alla tidigare metoder för att länka förutsägelse över alla standard länk förutsägelser dataset.
Hyper Hyper REF är en förenklad convolutional modell, som använder ett hypernätverk för att generera 1D convolutional filter för varje relation, extrahera relation-specifika funktioner från subjekt inbäddningar.
Hypernetwork Knowledge Graph Embeddings
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Mathematics']}