Evgeny Kharlamov

ACoNE propose un modèle efficace pour générer des embeddings de requête explicables.

Nouveau cadre améliore la catégorisation des nœuds dans des graphes avec des attributs de texte et peu de données.

Une nouvelle méthode améliore la précision des prédictions des graphes de connaissances.

Cet article explore la multiplicité prédictive dans les modèles KGE et propose des méthodes de vote pour réduire les conflits.