ULTRA是一個知識圖譜推理的基礎模型。單個預訓練的ULTRA模型可以在任何多關係圖譜上執行連結預測任務,並支援任意實體/關係詞匯。效能優於許多專門針對每個圖譜進行訓練的SOTA模型。遵循基礎模型的預訓練-微調正規化,可以在任何圖譜上立即使用預訓練的ULTRA檢查點進行零樣本推理,也可以進行進一步的微調。ULTRA為任何知識圖譜提供了統一的、可學習的、可轉移的表示。ULTRA使用圖神經網路和NBFNet的修改版本。它不學習針對下游圖譜的特定實體和關係嵌入,而是基於關係之間的互動獲得相對關係表示。
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