2021年3月30日 · 提出的模型 RGHAT 具有两层注意力机制：1）第一层为关系层的注意力机制 (不同的关系对实体表示有不同的权重) 2）第二层是实体层的注意力机制 (能够使模型强调同一关 …

2020年4月3日 · However, most existing KGC models treat the triples in KGs independently without leveraging the inherent and valuable information from the local neighborhood …

2021年7月14日 · 本文提出的Relational Graph Neural Network with Hierarchical Attention（RGHAT）框架里主要创新运用了两种注意力机制： 分层注意力机制使我们的模型 …

2021年11月8日 · RGHAT比起KBGAT原论文声明的效果来说，MRR提升了0.004，这个效果提升并不多。 但是KBGAT的0.518的MRR是由于测试集泄露以及ConvKB的错误评估策略带来的提 …

2021年4月15日 · In the training stage, we adopt a two-layer RGHAT. For the encoder, the embedding size of entities is set as 100 for both the input and output layer. The number of …

propose RGHAT, which views the local neighborhood of an entity as a hierarchical structure, and effectively compute proper attention weights for neighboring entities and rela-

2021年3月24日 · Relation-level attention <=== Different relations have different weights for indicating an entity. Entity-level attention <=== Weights of neighboring entities under same …

2022年7月5日 · GCN 通过节点的度来确定传递信息的权重，但是并没有考虑关系的影响； R-GCN 考虑到了关系对 信息传递 的影响，但是当图节点增加时，关系的迅速增长，以及某些关系的 …

Zhang等人[34]进一步提出了一种基于层次注意力的关系图神经网络(RGHAT)，第一层是关系级别的注意力，其灵感来自不同关系对某一实体的指示权重不同的直觉；第二层是实体级别关注， …

R-GAT 包含 K 个注意力 head 和 M 个 relational heads. relational head计算如下：