作者:CHEONG

公众号:AI机器学习与知识图谱

研究方向:自然语言处理与知识图谱


本文分享一篇多关系知识图谱表示学习汇报ppt,介绍近几年及2020新出的共七篇处理异质图的模型。先列出该汇报ppt中将要介绍的七篇论文:

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一、Motivation

异质知识图谱研究的对象便是如何处理多关系知识图谱,多关系知识图谱中模型在做节点表征时便需要充分考虑到关系Relation,也就是边Edge对于实体表征的作用,因此异质知识图谱模型便会在做节点表征时加入Relation关系信息,那么如何合理充分结合node和relation信息来提高表征能力便是下面模型关注的重点。应用场景也多用在图谱节点分类,以及知识图谱补全(Link Prediction)



二、汇报PPT

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三、往期精彩


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