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- @weixin_43165660
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强化学习和知识图谱实体对齐
在这篇文章中，作者将实体对齐建模为一个顺序决策任务，其中agent(智能体)根据实体的表征向量顺序地决定两个实体是匹配还是不匹配。所提出的端到端的基于强化学习（Reinforcement Learning, RL）的实体对齐（end-to-end RL-based entity alignment, RLEA）框架可以灵活地适应大多数给予嵌入的实体对齐方法。
强化学习和知识图谱实体对齐
在这篇文章中，作者将实体对齐建模为一个顺序决策任务，其中agent(智能体)根据实体的表征向量顺序地决定两个实体是匹配还是不匹配。所提出的端到端的基于强化学习（Reinforcement Learning, RL）的实体对齐（end-to-end RL-based entity alignment, RLEA）框架可以灵活地适应大多数给予嵌入的实体对齐方法。
到底了