InRTL

新的InRTL框架通过Transformer++改进关系表学习

研究人员推出了一种名为InRTL的新型框架，旨在增强关系表的学习过程。该方法有效地模拟了单个表内部以及通过主键-外键关系链接的表之间的依赖关系。InRTL利用了列感知表编码器和基于Transformer的注意力机制进行表内和表间学习，并结合了线性化注意力和异构图神经网络以提高可扩展性。在十个数据集和24个真实世界任务上的实验证明了该框架的有效性。