Path-frågor på ett kunskapsdiagram kan användas för att besvara kompositionsfrågor som "Vilka språk talas av människor som bor i Lissabon?". Knowledge grafer har dock ofta saknas fakta (kanter) som stör sökvägar frågor. Nya modeller för kunskapsbaskomplettering imputera saknade fakta genom att inbädda kunskapsgrafer i vektorutrymmen. Vi visar att dessa modeller kan användas rekursivt för att besvara sökvägar, men att de lider av kaskadfel. Detta motiverar ett nytt "kompositionellt" utbildningsmål, vilket dramatiskt förbättrar alla modellers förmåga att svara på banfrågor, i vissa fall mer än att fördubbla noggrannheten. På en standardkunskapsbas visar vi också att kompositionsträning fungerar som en ny form av strukturell legalisering, vilket på ett tillförlitligt sätt förbättrar prestandan för alla basmodeller (minska fel med upp till 43 %) och uppnå nya toppmoderna resultat.
REF visade nyligen att det är effektivt att utföra sökvägar på ett kunskapsdiagram för att dra slutsatsen att information saknas för uppgifter som besvarar frågor.
Traversing Knowledge Graphs in Vector Space
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Mathematics']}