時間知識圖

深度分析

RoMem：持續相位旋轉的時間感知式知識圖與代理記憶模組

研究背景指出傳統知識圖將時間視為離散標籤，難以分辨持續與演變事實；RoMem 以語意速度閘評估關係波動性，結合持續相位旋轉，使過時資訊在向量空間自動相位偏移；實驗證實其在 ICEWS 時間圖補全與多項代理記憶基準上皆創下新高，顯示出優異的時間推理與記憶保持能力。