对抗实体图卷积网络

问答精度升6.8%

该图卷积网络通过构建富含语义和结构的实体图，并结合对抗训练增强嵌入，提升多跳推理的鲁棒性与准确性。

杜永萍 · Yan, Rui · 侯莹 · Yu, Pei · 韩红桂

Expert Systems with Applications 2024

参数信息

准确率提升

6.8 %

准确率提升

7.7 %

技术优势

实体图更丰富

从支持文档中识别相关实体并用新颖边关系连接，保留原文语义和结构。

对抗训练增强鲁棒性

生成对抗性嵌入，使模型对干扰更具鲁棒性。

应用场景

• 多跳推理问答系统：支持需要跨多源信息聚合推理的问答系统，替代现有基于 GNN 的模型。