Predicción de enlaces o perdición: inestabilidad en embeddings de grafos
Los modelos de embedding (KGEM) generan predicciones inestables en grafos de conocimiento. Las semillas aleatorias y la configuración afectan la fiabilidad. ¿Cómo solucionarlo?
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