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KGPFN
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KGPFN模型通过上下文学习增强知识图谱推理能力
研究人员推出了一种新颖的知识图谱基础模型KGPFN，旨在增强用于知识图谱推理的上下文学习能力。与以往关注关系级别通用性的方法不同，KGPFN通过对局部邻域和全局关系行为进行条件化，整合了结构化和异构上下文。该模型利用了先验数据拟合网络（PFN），该网络将可迁移的关系表示与结构化上下文上的推理时间学习相结合，在57个知识图谱上实现了最先进的平均MRR。
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KGPFN模型通过上下文学习增强知识图谱推理能力
研究人员推出了一种新颖的知识图谱基础模型KGPFN，旨在增强用于知识图谱推理的上下文学习能力。该模型通过学习关系表示来捕捉不同知识图谱之间可转移的关系结构，然后执行查询特定的推理。KGPFN有效利用了局部邻域信息和从关系实例中提取的全局上下文，在适应未见过的图谱的57个基准测试中表现优于现有的微调模型。