Kunskapsbaser (KB), både automatiskt och manuellt konstruerade, är ofta ofullständiga -många giltiga fakta kan härledas från KB genom att syntetisera befintlig information. En populär metod för att slutföra KB är att dra slutsatser om nya relationer genom ett kombinatoriskt resonemang över den information som finns längs andra vägar som förbinder ett par enheter. Med tanke på den enorma storleken på KB och det exponentiella antalet vägar, tidigare vägbaserade modeller har endast övervägt problemet med att förutsäga en saknad relation med tanke på två enheter, eller utvärdera sanningen i en föreslagen trippel. Dessutom har dessa metoder traditionellt använt slumpmässiga vägar mellan fasta enheter par eller mer nyligen lärt sig att välja vägar mellan dem. Vi föreslår en ny algoritm, MINERVA 1, som tar upp den mycket svårare och praktiska uppgiften att svara på frågor där relationen är känd, men bara en enhet. Eftersom slumpmässiga promenader är opraktiska i en miljö med kombinatoriskt många destinationer från en start nod, presenterar vi en neural förstärkning lärande metod som lär sig att navigera grafen villkorad på inmatningsfrågan för att hitta prediktiva vägar. Empiriskt, denna metod får state-of-the-art resultat på flera datauppsättningar, betydligt bättre än tidigare metoder.
Dessutom föreslår REF en förstärkande inlärningsmetod som tar upp praktisk uppgift att besvara frågor där relationen är känd, men bara en enhet.
Go for a Walk and Arrive at the Answer: Reasoning Over Paths in Knowledge Bases using Reinforcement Learning
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}