博士论文研究知识图谱表示学习中的不确定性

Yuqicheng Zhu 发布博士论文，系统研究知识图谱嵌入（KGE）中的三类不确定性：来自不完整、有噪声或概率性输入的知识不确定性；模型训练随机性带来的算法不确定性；以及模型输出的预测不确定性。 论文提出基于投票的聚合框架以缓解训练不稳定性，并将 conformal prediction 适配到 KGE，用于构建具有无分布覆盖保证的答案集，同时为带置信度评分的三元组开发统计有效的预测区间。

AI 根据报道生成 · 2 小时前更新

还没有足够的连续观测数据，暂不绘制趋势。