Kunskapsgrafer (KG) är de viktigaste komponenterna i olika tillämpningar för behandling av naturligt språk. För att ytterligare utöka KG:s täckning krävs vanligtvis ett stort antal övningsmoment för varje relation. Vi konstaterar dock att långa förbindelser faktiskt är vanligare i KG och att dessa nytillkomna förbindelser ofta inte har många kända tripplar för utbildning. I detta arbete strävar vi efter att förutsäga nya fakta under en utmanande miljö där endast ett övningstillfälle finns tillgängligt. Vi föreslår en en-shot relationell inlärning ram, som använder den kunskap som extraheras genom att inbädda modeller och lär sig en matchande metrisk genom att beakta både de inlärda inbäddningar och en-hop graf strukturer. Empiriskt sett ger vår modell betydande resultatförbättringar jämfört med befintliga inbäddade modeller, och eliminerar också behovet av omskolning av inbäddningsmodellerna när det gäller nya relationer.
För den låga resursinställningen föreslog REF en enhetlig ram för relationslärande, som lär sig ett motsvarande mått genom att ta hänsyn till både inlärda inbäddningar och enhopsgrafstrukturer.
One-Shot Relational Learning for Knowledge Graphs
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}