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基于實體自適應信息混合的KGE負采樣方法

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摘   要:在知識圖譜補全(knowdge graph completion,KGC)任務中,負采樣方法并不被重視,但其對補全精度能造成巨大的影響。一方面,當前一些負采樣方法使用較少的參數(shù),產(chǎn)生的負樣本質(zhì)量較低;另一方面,如對抗性負采樣的負采樣方法雖然能夠生成高質(zhì)量的負樣本,但其計算復雜度較高。(剩余12707字)

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