知识库已逐渐成为许多人工智能应用的宝贵资产。虽然当前的许多KBs相当大,但它们被广泛认为是不完整的,特别是缺乏长尾实体的事实,例如不太出名的人。现有的方法主要通过完成缺失的链接或填充缺失的值来充实KBs。然而,它们只解决了浓缩问题的一部分,缺乏对长尾实体的具体考虑。在这篇论文中,我们提出了一个成熟的方法来丰富知识,从开放的网络中预测缺失的属性和推断长尾实体的真实事实。利用来自受欢迎实体的先验知识来改进每一个充实步骤。实验结果表明了该方法的可行性和优越性。
作者:Yanfei Han 请关注专知公众号(点击上方蓝色专知关注) 后台回复“KGBERT” 就可以获取本篇论文下载链接~ 论文动机 基于知识图谱的不完整性,这篇论文提出了一种使用预先训练好的语言模型用于知识图谱的补全的方法。即将知识图谱
说实话,我觉得我买的这一部mate40Pro釉白色挺好的,我在闲鱼买的二手的,我对网友热烈讨论的屏幕排列感知不大,比如周冬雨钻石啊,三星LG都觉得差不多,我的屏幕边缘发绿情况挺好的,更多的感觉有点发灰,实际上显示完全不影响,华为对这个环幕屏调教很成熟,包括玩游戏的时候,不会在直角侧边显示画面,会呈现出微曲面的显示效果,这个侧边虚拟音量键挺好用的,我基本上不会用实体键,避免按键松弛,麒麟900性能不...