任林报告现场

近日，计算机学院硕士研究生任林在国际语义网大会ISWC2023上发表了高水平论文《Causal Inference-based Debiasing Framework for Knowledge Graph Completion》，并受邀进行口头报告。ISWC （International Semantic Web Conference）是语义网和知识图谱领域的国际顶级学术会议，是计算机学会推荐的B类会议。

任林在ISWC2023作报告

任林于2023年11月9日赴希腊雅典参加ISWC2023会议，对他的研究成果进行现场报告。此篇论文深入分析了知识图谱中的深度偏差（In-Depth Bias）和广度偏差（In-Breadth Bias）的影响，并采用因果推断中的反事实分析进行建模。提出了一种创新的基于因果推断的去偏框架（CIDF），专门针对知识图谱补全任务中的广度和深度偏差。该框架在模型的训练和推理阶段均发挥作用，不仅提升了模型的原本性能，同时有效地减少了偏差的影响。