Modellering av relationsvägar har gett betydande vinster när det gäller att integrera modeller för kunskapsbas (KB) färdigställande. Det är dock mycket dyrt att räkna upp vägar mellan två enheter, och befintliga metoder använder sig vanligtvis av approximation med en delmängd som ingår i urvalet. Detta problem är särskilt akut när texten är gemensamt modellerad med KB-relationer och används för att ge direkta bevis för fakta som nämns i den. I detta dokument föreslår vi den första exakta dynamiska programmeringsalgoritmen som möjliggör ett effektivt införlivande av alla relationsvägar med begränsad längd, samtidigt som man modellerar både relationstyper och mellanliggande noder i de sammansatta vägrepresentationerna. Vi genomför en teoretisk analys av effektivitetsvinsten från tillvägagångssättet. Experiment på två datauppsättningar visar att det tar upp representationsbegränsningar i tidigare tillvägagångssätt och förbättrar noggrannheten i KB-utförandet.
Toutanova m.fl. föreslå en dynamisk programmeringsalgoritm som införlivar alla relationers banor av avgränsad längd i en KG, och modellerar både relationer och mellanliggande noder i den sammansatta vägen representationer REF.
Compositional Learning of Embeddings for Relation Paths in Knowledge Base and Text
{'venue': 'ACL', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}