Inductive Knowledge Graph Reasoning forMulti-batch Emerging Entities
Embedding-basedInductiveKGReasoning传统的基于嵌入的KG推理模型[3,8,11,36]建立在静态KG的基础上,如上所述,这些模型无法处理新兴实体。据我们所知,MEAN[12]是第一个不需要再训练就能学习新兴实体嵌入的归纳工作。该方法简单地将转换后的相邻信息进行聚合,取均值作为实体的嵌入。在MEAN的基础上,LAN[31]结合了基于规则的和神经的注意来衡量不同邻居在