Modeller som lär sig att representera text- och kunskapsbasrelationer i samma kontinuerliga latent utrymme kan utföra gemensamma slutsatser bland de två typerna av relationer och få hög noggrannhet på kunskapsbasen slutförande (Riedel et al., 2013). I detta dokument föreslår vi en modell som fångar upp strukturen för textrelationer och tillsammans optimerar enheter, kunskapsbaser och textrelationsrepresentationer. Den föreslagna modellen förbättrar prestandan betydligt jämfört med en modell som inte delar parametrar mellan textrelaterade relationer med gemensam understruktur.
I REF föreslogs en modell som fångar upp strukturen för textrelationer och optimerar representationer av enheter, kunskapsbas och textrelationer på ett gemensamt sätt.
Representing Text for Joint Embedding of Text and Knowledge Bases
{'venue': 'EMNLP', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}