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本文提出 GRATE（用于时间编码的门控旋转注意力），一种无参数的时间编码方法，通过结合相对时间差和查询条件门控来增强归纳知识图谱基础模型。同时引入了新的归纳时间知识图谱基准（GDELTIndT 和 WIKIIndT）以评估跨数据集迁移，展示了相比静态基础模型的性能提升。
本文研究了在受控分布漂移下的时序知识图谱预测，使用了一个编码重复性、同质性和周期性的合成生成器。在七种架构上的实验揭示了信号依赖的鲁棒性以及模型对结构断裂适应性方面的局限性。
本文提出了 AdaTKG，一种用于时序知识图谱推理的方法，它利用自适应记忆随着新交互的发生动态优化实体表示，从而在性能上优于静态基线。