Prédiction Relationnelle Inductive

La prédiction relationnelle inductive est un cadre spécifique dans la tâche de complétion des graphes de connaissances. Elle nécessite que le modèle prédise les relations entre les entités sur un graphe de test totalement nouveau, qui n'a pas été vu lors de la phase d'entraînement. L'objectif de cette tâche est d'améliorer la capacité de généralisation du modèle afin qu'il puisse traiter des données inconnues, jouant ainsi un rôle crucial dans les graphes de connaissances dynamiques et en constante expansion. En effectuant la prédiction relationnelle inductive, la complétude et la précision des graphes de connaissances peuvent être considérablement améliorées, offrant un soutien plus fiable pour les systèmes de recommandation, la recherche d'information, le traitement du langage naturel et d'autres domaines.