本文前置知识: GNN Relational Reflection Entity Alignment本文是论文Relational Reflection Entity Alignment的阅读笔记和个人理解. 这是我第一次接触关于实

Realistic Re-evaluation of Knowledge Graph Completion Methods: An Experimental Study本文是论文Realistic Re-evaluation of Know

Can We Predict New Facts with Open Knowledge Graph Embeddings? A Benchmark for Open Link Prediction本文是论文Can We Predict N

Generative Adversarial Zero-Shot Relational Learning for Knowledge Graphs本文是论文Generative Adversarial Zero-Shot Relationa

本文前置知识: Self - Attention: 详见Transformer精讲. 2020.12.14: 修正错误. A Relational Memory-based Embedding Model for Triple Cl

本文前置知识: Depthwise Convolution: 详见深度可分离卷积与分组卷积. Attention: 详见Seq2Seq和Attention. Transformer: 详见Transformer精讲. 本文是论文PA

本文前置知识: BERT: 详见ELMo, GPT, BERT. 本文是论文KG-BERT: BERT for Knowledge Graph Completion的阅读笔记和个人理解. Basic Idea在先前的KGE方法中,

本文前置知识: CNN 本文是论文Convolutional 2D Knowledge Graph Embeddings的阅读笔记和个人理解. 与之前在AcrE中提到的ConvE不同, 本文重新对整篇论文进行叙述, 而非仅介绍论文中

本文前置知识: CNN: 详见卷积神经网络小结. 本文着重介绍深度可分离卷积和分组卷积两种操作. 深度可分离卷积深度可分离卷积(Depthwise Separable Convolution)应用在MobileNet和Xceptio

本文前置知识: Pytorch基本操作 Transformer: 详见Transformer精讲 2022.04.03: 去掉了Pre Norm比Post Norm效果好的表述. Pytorch实现: Transformer本文是T

本文前置知识: BERT(详见ELMo, GPT, BERT) KEPLER: A Unified Model for Knowledge Embedding and Pre-trained Language Representat

本文是两篇KGE方向的预警论文的阅读笔记和个人理解. 预警类的工作其实是比较少见的, 对领域的发展也非常有指导意义. 2020.11.22: 更新Reciprocal Relation. 2021.05.13: 修正Reciprocal