Att sluta sig till saknade länkar i kunskapsgrafer (KG) har rönt stor uppmärksamhet från forskarsamhället. I detta dokument tar vi itu med en praktisk fråga svar uppgift som innebär att förutsäga förhållandet mellan en viss enhet par. Vi beskriver detta förutsägelseproblem som ett inferensproblem i en probabilistisk grafisk modell och strävar efter att lösa det ur ett varierat inferensperspektiv. För att modellera relationen mellan frågeenhet par, antar vi att det finns en underliggande latent variabel (vägar som förbinder två noder) i KG, som bär motsvarande semantik av deras relationer. Men på grund av intractability av anslutningar i stora KGs, föreslår vi att använda variation inference för att maximera bevisen lägre gräns. Mer specifikt består vårt ramverk (DIVA) av tre moduler, dvs. en bakre approximator, en tidigare (path finder) och en sannolikhet (path reaster). Genom att använda variationsinferens kan vi integrera dem i en enhetlig arkitektur och gemensamt optimera dem för att utföra KG-resonemang. Med aktiva interaktioner mellan dessa undermoduler är DIVA bättre på att hantera buller och hantera mer komplexa resonemangsscenarier. För att utvärdera vår metod, genomför vi experimentet av länken förutsägelse uppgift på flera datauppsättningar och uppnå state-of-the-art prestanda på båda datauppsättningar.
REF syftade till att dra slutsatser om felande länkar i ett kunskapsdiagram.
Variational Knowledge Graph Reasoning
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}