Meta-collaboration-based semantic contrast for inductive knowledge representation learning
H Fang, K Cheng, R Zhang, Y Wang, Y Ye - Expert Systems with …, 2025 - Elsevier
Inductive knowledge representation learning aims at effectively representing new entities in
emerging knowledge graphs based on current ones, providing positive support for …
emerging knowledge graphs based on current ones, providing positive support for …
Relation-dependent contrastive learning with cluster sampling for inductive relation prediction
Relation prediction is a task designed for knowledge graph completion which aims to predict
missing relationships between entities. Recent subgraph-based models for inductive …
missing relationships between entities. Recent subgraph-based models for inductive …
ConFit: Contrastive Fine-Tuning of Text-to-Text Transformer for Relation Classification
J Duan, F Lu, J Liu - CCF International Conference on Natural Language …, 2024 - Springer
Relation classification (RC) is commonly the second step in a relation extraction pipeline,
which asserts the relation of two identified entities based on their context. The latest trend for …
which asserts the relation of two identified entities based on their context. The latest trend for …
Relace deduktivního a induktivního odvozování v relačním učení
S Martin - 2024 - dspace.cvut.cz
Relační učení využívá predikátovou logiku prvního řádu pro reprezentaci dat i modelů.
Neoddiskutovatelnou výhodou tohoto formalismu je snadné vysvětlení naučených modelů a …
Neoddiskutovatelnou výhodou tohoto formalismu je snadné vysvětlení naučených modelů a …
Relace deduktivního a induktivního odvozování v relačním učení
M Svatoš - 2024 - search.proquest.com
Tato práce cíívá predikátovou logiku prvního řádu pro reprezentaci dat i modelů.
Neoddiskutovatelnou výhodou tohoto formalismu je snadné vysvětlení naučených modelů a …
Neoddiskutovatelnou výhodou tohoto formalismu je snadné vysvětlení naučených modelů a …