Vi studerar problemet med kunskapsgraf (KG) inbäddning. Ett allmänt etablerat antagande av detta problem är att liknande enheter sannolikt har liknande relationsroller. Befintliga relaterade metoder härleder dock KG-inbäddningar som huvudsakligen baseras på trefaldigt lärande, som saknar förmåga att fånga långsiktiga relationsberoende enheter. Dessutom är trefaldigt lärande otillräckligt för att sprida semantisk information mellan enheter, särskilt när det gäller kors-KG-inbäddning. I detta dokument föreslår vi återkommande hoppnät (RSN), som använder sig av en överhoppningsmekanism för att överbrygga klyftorna mellan enheter. RSN integrera recidiverande neurala nätverk (RNN) med restinlärning för att effektivt fånga de långsiktiga relationsberoendena inom och mellan KG. Vi utformar en end-to-end ram för att stödja RSNs på olika uppgifter. Våra experimentella resultat visade att RSN:er överträffade toppmoderna inbäddade metoder för enhetsanpassning och uppnådde konkurrenskraftiga resultat för KG-utförande.
Guo m.fl. REF erbjuder en EA-lösning som integrerar återkommande neurala nätverk (RNN) med resterande lärande för att effektivt fånga de långsiktiga relationsberoendena inom och mellan KG.
Learning to Exploit Long-term Relational Dependencies in Knowledge Graphs
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}