论文浅尝 | 可建模语义分层的知识图谱补全方法

本文转载自公众号：PaperWeekly。 论文作者：蔡健宇，中国科学技术大学，研究方向：知识图谱 近些年，知识图谱（Knowledge Graph）在自然语言处理、问答系统、推荐系统等诸多领域取得了广泛且成功的应用。然而，现有知识图谱普遍存在链接缺失问题。为解决该问题，知识图谱补全任务应运而生。目前的知识图谱补全模型可分为多个流派，而基于距离的模型是其中重要一派。这类模型可以建模对称、互逆与复合

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