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摘 要：在知識圖譜補全（knowdge graph completion，KGC）任務中，負采樣方法并不被重視，但其對補全精度能造成巨大的影響。一方面，當前一些負采樣方法使用較少的參數，產生的負樣本質量較低；另一方面，如對抗性負采樣的負采樣方法雖然能夠生成高質量的負樣本，但其計算復雜度較高。（剩余12707字）
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基于實體自適應信息混合的KGE負采樣方法
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