论文阅读《2022WWW:Rethinking Graph Convolutional Networks in Knowledge Graph Completion》
论文链接论文工作简介KCN在建模图结构方面很有效。基于GCN的KGC模型通常使用编码器-解码器框架,GCNs和KGE模型分别充当编码器和解码器。许多基于GCN的KGC模型虽然引入了额外的计算复杂度,但未能超越最先进的KGE模型?作者发现GCNs中的图结构并没有对KGC的性能有显著提升,相反实体表示的转换为性能带来提升。本文提出的LTE-KGE模型带来与KGE模型相似的性能提升同时避免了GCN聚合中