GRATE：通过门控旋转注意力为归纳式知识图谱基础模型加入时间扩展

GRATE面向时序知识图谱的跨数据集归纳迁移，在NBFNet式基础模型中加入无可学习参数的实体侧消息函数：按边时间与查询时间的相对差旋转消息，再以查询条件门控筛选信号。作者还构建实体、关系和时间戳互不重叠的GDELTIndT与WIKIIndT，覆盖插值和外推，并称单个联合预训练检查点在多数设置下优于静态基线。