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  1. TOOL · CL_223054 ·

    新型关系超图Transformer增强多表学习

    研究人员推出了一种新颖的Relational Hypergraph Transformer (RHT)架构,旨在解决多表学习的复杂性,尤其是在医疗保健数据中。RHT将关系数据库表示为超图,并通过稀疏关系注意力机制学习五维嵌入(PentE)。该方法通过将计算复杂度与平均关系度成正比而非实体数量的平方成正比,实现了计算可扩展性。在合成电子健康记录数据集上的评估表明,与传统基线相比,RHT产生的语义更连贯的嵌入,尽管在一次基准测试中XGBo…