递归事件网络（RE-Net）的PyTorch实施 论文： TL; DR：我们提出了一种自回归模型，以在时间知识图（外推问题）上的未观察时间推断图结构。 该存储库包含本文中描述的RE-Net架构的实现。 知识图推理是自然语言处理中的关键任务。 在每个事实都与时间戳相关联的时间知识图上，任务变得更具挑战性。 现有的大多数方法都将重点放在过去的时间戳上，而这些时间戳无法预测将来发生的事实。 本文提出了递归事件网络（RE-Net），这是一种用于预测未来交互的新型自回归体系结构。 事实（事件）的发生被