Kunskapsbaser (KBs) är ofta mycket ofullständiga, vilket kräver en efterfrågan på K-B slutförande. Den sökväg ranking algoritm (PRA) är en av de mest lovande metoder för denna uppgift. Tidigare arbete med PRA följer vanligtvis en enda uppgift lärande paradigm, bygga en förutsägelse modell för varje relation självständigt med sina egna träningsdata. Den ignorerar meningsfulla samband mellan vissa relationer, och kanske inte får tillräckligt med utbildningsdata för mindre frekventa relationer. I detta dokument föreslås en ny ram för lärande med flera arbetsuppgifter för PRA, kallad sammankopplad PRA (Cpra). Den utformar först en agglomerativ klusterstrategi för att automatiskt upptäcka relationer som är starkt korrelerade till varandra, och sedan använder en multi-task lärande strategi för att effektivt para förutsägelsen om sådana relationer. Som sådan tar CPRA hänsyn till relationssamband och möjliggör implicit datadelning mellan dem. Vi utvärderar CPRA empiriskt på referensdata som skapats från Freebase. Experimentella resultat visar att CPRA effektivt kan identifiera sammanhängande kluster där relationerna är mycket korrelerade. Genom att ytterligare koppla samman sådana relationer överträffar CPRA avsevärt PRA, både i fråga om prediktiv noggrannhet och modelltolkningsbarhet.
REF bygger också på PRA och utvidgar det till att omfatta lärande med flera arbetsuppgifter.
Knowledge Base Completion via Coupled Path Ranking
{'venue': 'ACL', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}