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  1. TOOL · CL_247771 ·

    具身化方法为 GNN 实现零样本链接预测

    研究人员开发了一种名为“具身化”的新颖方法，使图神经网络（GNN）能够在未见过的图上执行零样本链接预测。该技术将图数据转换为固定元关系词汇表，使标准 GNN 能够在没有专门架构的情况下迁移知识。实验表明，使用此方法训练的基础图注意力网络（GAT）在链接预测任务上的表现可以媲美专用基础模型，并显示出应用于关系数据库的潜力。