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DiffTSP:知识图谱三元组集合预测的离散扩散模型

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AI 综述

Jihong Guan 等作者发布 DiffTSP,一个条件离散扩散模型,把知识图谱缺失事实发现建模为条件子图生成,无需单独的实体对筛选阶段即可直接预测缺失关系结构。 该模型的结构感知去噪网络结合关系上下文编码器与关系图扩散 Transformer。作者称,在三个公开数据集上,DiffTSP 的三元组集合预测性能优于强基线,且预测三元组集合的冲突率更低。

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10月15日
  1. arXiv · cs.AI
    DiffTSP:面向知识图谱三元组集合预测的条件离散扩散模型

    DiffTSP 是一种条件离散扩散模型,将知识图谱缺失事实发现建模为条件子图生成,无需单独的实体对筛选阶段即可直接预测缺失关系结构。其结构感知去噪网络结合关系上下文编码器与关系图扩散 Transformer,在三个公开数据集上 TSP 性能优于强基线,且预测三元组集合的冲突率更低。

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