论文阅读笔记（四）——知识图谱补全（KGC）1. WHY 为什么需要KGC技术2. HOW 怎样进行KGC3. 概念层次知识补全4. 实例层次的知识补全5. 面临的挑战和主要发展方向6. PAPER1：Few Shot Knowledge Graph Completion7. PAPER2：Self-Supervised Hyperboloid Representations Logical Queries over Knowledge Graphs8. PAPER3：Contextual Pa
创新性地将知识图谱嵌入空间改变为双曲曲面空间， 提出了HypE模型实现了更符合现实世界查询的复杂方式： 对多个简单Query的交集、 并集， 进行联合查询的嵌入表示Query对应的Answer空间规模可以动态调整： 复杂Query的Answer^间规格参数变大， 包含更多信息1、将参数生成应用到链接预测任务,关系视为上下文,生成操作头实体的函数参数2、 该方法仅用于改进无交互操作的模型，例如ConvE。
