Vi studerar problemet med att lära sig att resonera i storskaliga kunskapsgrafer (KG). Mer specifikt beskriver vi ett nytt ramverk för att stärka lärandet för att lära sig relationsvägar för flera olika grupper: vi använder en policybaserad agent med kontinuerliga tillstånd baserade på kunskapsdiagram som inbäddar, vilket i ett KG-vektorutrymme resonerar med den mest lovande relationen för att utöka dess väg. I motsats till tidigare arbete inkluderar vårt arbetssätt en belöningsfunktion som tar hänsyn till noggrannhet, mångfald och effektivitet. Experimentellt visar vi att vår föreslagna metod överträffar en sökväg baserad algoritm och kunskapsgraf inbäddande metoder på Freebase och Never-Ending Language Learning dataset. Denna förordning träder i kraft den tjugonde dagen efter det att den har offentliggjorts i Europeiska unionens officiella tidning.
På senare tid tillämpar Ref först en förstärkning av lärandet för att lära sig relationsvägar.
DeepPath: A Reinforcement Learning Method for Knowledge Graph Reasoning
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}