Kunskapsbasen (KB) kompletteras med nya fakta till en KB genom att dra slutsatser av befintliga fakta, till exempel genom att dra en slutsats med hög sannolikhet nationalitet(X,Y) från föddIn(X,Y). De flesta tidigare metoder innebär enkla en-hop relationella synonymer som denna, eller använda som bevis en multi-hop relationell väg som behandlas som en atomisk funktion, som föddIn(X,Z) → containedIn(Z,Y). Detta dokument presenterar en strategi som skäl om samband av multi-hop relationer icke-atomiskt, komponera konsekvenserna av en väg med hjälp av en rekursiv neurala nätverk (RNN) som tar som ingångar vektor inbäddningar av den binära relationen i banan. Detta gör det inte bara möjligt för oss att generalisera till vägar som inte syns vid träningstid, utan också, med en enda hög kapacitet RNN, att förutsäga nya relationstyper som inte setts när kompositionsmodellen utbildades (noll-shot lärande). Vi monterar en ny datauppsättning på över 52M relationstripplar, och visar att vår metod förbättrar över en traditionell klassificering med 11%, och en metod att utnyttja förtränade inbäddningar med 7%.
REF använder RNN för att modellera multi-hop banor.
Compositional Vector Space Models for Knowledge Base Completion
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Mathematics']}