Multi-hop kunskap diagram (KG) resonemang är en effektiv och förklarande metod för att förutsäga målenheten via resonemangsvägar i frågesvar (QA) uppgift. De flesta tidigare metoder antar att varje relation i KGs har tillräckligt med träningstripletter, oavsett de få-shot relationer som inte kan ge tillräckliga tripletter för utbildning robusta resonemang modeller. I själva verket, prestandan av befintliga multi-hop resonemangsmetoder sjunker avsevärt på få-shot relationer. I detta dokument föreslår vi en meta-baserad multi-hop resonemangsmetod (Meta-KGR), som antar meta-learning för att lära sig effektiva metaparametrar från högfrekventa relationer som snabbt kan anpassa sig till få-shot relationer. Vi utvärderar Meta-KGR på två offentliga datauppsättningar som provtas från Freebase och NELL, och de experimentella resultaten visar att Meta-KGR överträffar de nuvarande toppmoderna metoderna i få scenscenarier. Våra koder och datauppsättningar kan erhållas från https://github.com/ THU-KEG/MetaKGR.
Metabaserade multi-hop kunskap graf resonemang (Meta-KGR) REF antar meta-learning för att lära sig effektiva meta parametrar från högfrekventa relationer som snabbt kan anpassa sig till få-shot relationer.
Adapting Meta Knowledge Graph Information for Multi-Hop Reasoning over Few-Shot Relations
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}