GRATE提出时序知识图谱归纳迁移方法与基准
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GRATE提出时序知识图谱归纳迁移方法与基准
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AI 综述
Jiaxin Pan等作者提出GRATE,一种不增加可学习参数的实体侧消息函数,为Ultra、Trix等知识图谱基础模型补上时间编码。作者称,该方法按边消息与查询的时间差旋转消息,并用查询条件门控筛选时间相关信号,从而在加入时间信息的同时保留结构迁移能力。 作者同时构建GDELTIndT与WIKIIndT基准,用于时序知识图谱的归纳迁移评测。
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最新进展11月3日 13:00
GRATE:用门控旋转注意力为归纳式知识图谱基础模型加入时间编码报道时间线
沿着报道,了解事件的不同侧面。
11月3日
- arXiv · cs.AIGRATE:用门控旋转注意力为归纳式知识图谱基础模型加入时间编码
GRATE(Gated Rotary Attention for Temporal Encoding)是一种不增加可学习参数的实体侧消息函数,通过按边消息与查询的时间差旋转消息并施加查询条件门控,为 Ultra、Trix 等知识图谱基础模型补上时间编码,同时保持结构迁移能力。
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还没有足够的连续观测数据,暂不绘制趋势。