抄録/ポイント:
抄録/ポイント
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知識グラフ完了は,多くのアプリケーションがそれらの構造的および豊富な資源から恩恵を受けるので,重要な問題である。本論文では,トランスNと呼ぶ方法を提案し,それはトリプル間の依存性と動的に隣接情報を組み入れる。実験では,リンク予測によってモデルを評価し,また,有効性を証明するためにいくつかの定性的解析を行う。実験結果は,著者らのモデルが,効果的に近隣情報を統合し,最先端のモデルより優れていることを示した。Please refer to this article’s citation page on the publisher website for specific rights information. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】