شبكات الت💬ل❗ف❗ع❗ل❗ الوعية بالهيكل من النهاية إلى النهاية لإكمال قاعدة المعرفة 请注意，这里的“ت!'; 'ف!'; 'ع!'; 'ل!'应该是“تَفْعِيل”（激活）的简体阿拉伯语形式，但是这种简体形式并不常见且可能不正确。通常情况下，我们会使用标准的阿拉伯语词汇。如果你需要更准确的翻译，请参考以下版本： شبكات التفعيل الوعية بالهيكل من النهاية إلى النهاية لإكمال قاعدة المعرفة

التمثيل المضمن لشبكة المعرفة كان موضوع بحث نشط في إكمال قاعدة البيانات للمعرفة، مع تحسينات تدريجية من النماذج الأولية مثل TransE، TransH، DistMult وغيرها إلى أحدث النماذج الحالية مثل ConvE. يستخدم ConvE التفافًا ثنائي الأبعاد على التمثيلات المضمنة ومجموعات متعددة من الخصائص غير الخطية لنمذجة شبكات المعرفة. يمكن تدريب هذا النموذج بكفاءة وتوسيعه ليشمل شبكات معرفة كبيرة. ومع ذلك، لا يوجد قيود هيكلية في فضاء التمثيل المضمن لـ ConvE. توفر الشبكات التلافيفية الرسومية الحديثة (GCN) طريقة أخرى لتعلم تمثيل العقد في الشبكة من خلال استخدام بنية الاتصالات الرسومية بنجاح. في هذا العمل، نقترح شبكة تلافيفية جديدة من النهاية إلى النهاية تعيّن الهيكل (SACN) تستفيد من مزايا كل من GCN وConvE معًا. يتكون SACN من كودر لشبكة التلافيف الرسومية ذات الأوزان (WGCN)، وديكودر لشبكة التلافيف يُطلق عليها اسم Conv-TransE. يستخدم WGCN بنية عقد شبكة المعرفة، خصائص العقد وأنواع العلاقات بين الحواف. لديه أوزان قابلة للتعلم تعديل كمية المعلومات المستخدمة من الجيران في التجميع المحلي، مما يؤدي إلى تمثيلات أكثر دقة للعقد في الشبكة. يتم تمثيل خصائص العقد في الشبكة كعقد إضافية في WGCN. يتيح الديكودر Conv-TransE للنموذج الرائد ConvE أن يكون قابلاً للترجمة بين الكيانات والعلاقات مع الحفاظ على نفس أداء التنبؤ بالروابط الذي لدى ConvE. نوضح فعالية SACN المقترحة على مجموعات البيانات القياسية FB15k-237 وWN18RR، حيث يوفر تحسنًا نسبيًا بنسبة حوالي 10% على أحدث النماذج الحالية ConvE فيما يتعلق بمؤشرات HITS@1، HITS@3 وHITS@10.