Evgeny Kharlamov

ACoNEは、説明可能なクエリエンベディングを生成するための効率的なモデルを提供してるよ。

新しいフレームワークが、データが限られたテキスト属性グラフでのノードのカテゴライズを強化するよ。

新しい方法で、知識グラフの予測精度が向上するよ。

この記事は、KGEモデルにおける予測の多様性を探求し、対立を減らすための投票方法を提案してるよ。