NAACL | 通过对抗性修改，探究链接预测的鲁棒性和可解释性

作者 | 苏祥 审稿 | 潘小琴 单位 | 湖南大学 今天为大家带来一篇美国加州大学欧文分校发表在NAACL 2019上的一篇论文。在本文中，作者提出了对链路预测模型的对抗性修改：识别出添加到知识图谱中，或者从知识图谱中删除的事实，这些事实能够在模型经过重新训练后更改对目标事实的预测。利用对图的删除，作者识别出对预测链接最有影响的事实来研究可解释性；利用对图的添加，评估模型的鲁棒性。同时，作者引入

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