基于實(shí)體自適應(yīng)信息混合的KGE負(fù)采樣方法

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摘   要：在知識(shí)圖譜補(bǔ)全（knowdge graph completion，KGC）任務(wù)中，負(fù)采樣方法并不被重視，但其對(duì)補(bǔ)全精度能造成巨大的影響。一方面，當(dāng)前一些負(fù)采樣方法使用較少的參數(shù)，產(chǎn)生的負(fù)樣本質(zhì)量較低；另一方面，如對(duì)抗性負(fù)采樣的負(fù)采樣方法雖然能夠生成高質(zhì)量的負(fù)樣本，但其計(jì)算復(fù)雜度較高。（剩余12707字）