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Yisen Gao
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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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研究人员开发CtrlHGen用于知识图谱中的可控假设生成
研究人员开发了一个名为CtrlHGen的新框架，以改进知识图谱中的溯因推理。该方法解决了在生成可控且复杂的逻辑假设方面的挑战，这些假设可能在大型知识图谱中冗余或不相关。CtrlHGen采用了一个两阶段的训练过程，包括监督学习和强化学习，以及数据集增强和平滑语义奖励，以确保遵守用户指定的约束。