小象學(xué)院數(shù)據(jù)分析項(xiàng)目實(shí)戰(zhàn)
CNN（圖4a）：將三元組輸入到dense layer和卷積層（convolution layer）以學(xué)習(xí)語義表征。
GCN（圖4b）：充當(dāng)知識圖譜的編碼器以生成實(shí)體和關(guān)系嵌入。
RSN（圖4c）：編碼實(shí)體關(guān)系序列并有區(qū)別地跳過部分關(guān)系。
Transformer（圖4d）：將三元組編碼為序列，其中一個實(shí)體被[MASK]替換。
目前的研究普遍會采用以上列舉的骨干（Backbone）網(wǎng)絡(luò)作為基礎(chǔ)進(jìn)行堆疊重組，構(gòu)成
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