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  1. TOOL · CL_219064 ·

    FlowNeg 方法通过多样化负采样增强知识图谱嵌入

    研究人员开发了 FlowNeg,一种用于在知识图谱嵌入 (KGE) 模型中生成多样化且信息丰富的负样本的新方法。该方法利用上下文条件分层生成流网络来选择既是困难负样本又避免与正例冲突的实体。跨不同架构和基准的实验表明,FlowNeg 在平均倒数排名 (MRR) 方面优于 EMU 和 IF-NS 等现有方法,证明了其在改进 KGE 模型学习方面的有效性。