GAttNHP

新的GAttNHP模型增强了时间知识图谱的预测能力

研究人员开发了一个名为Group Attention Neural Hawkes Process (GAttNHP)的新框架，以改进时间知识图谱（TKGs）的预测。该模型解决了编码长距离时间依赖性、建模事件链之间的相互激发以及处理重尾到达间隔时间等挑战。GAttNHP利用自注意力编码器、语义软分组模块和非交叉分位数回归头，在六个基准数据集的实体和时间预测任务上取得了更好的性能。