Representationsinlärning av kunskapsbaser syftar till att inbädda både entiteter och relationer i ett lågdimensionellt rum. De flesta befintliga metoder tar bara hänsyn till direkta relationer i representationslärande. Vi hävdar att flera steg relationsvägar innehåller också rik inferens mönster mellan enheter, och föreslå en vägbaserad representation lärande modell. Denna modell betraktar relationsvägar som översättningar mellan enheter för representationsinlärning, och tar upp två viktiga utmaningar: (1) Eftersom inte alla relationsvägar är tillförlitliga, utformar vi en path-constraint resursalgoritm för att mäta relationsvägarnas tillförlitlighet. (2) Vi representerar relationsvägar via semantisk sammansättning av relationsbäddar. Experimentella resultat på verkliga dataset visar att vår modell, jämfört med basvärden, uppnår betydande och konsekventa förbättringar av kunskapsbasens färdigställande och relationsextraktion från text. - Vad är det för fel på dig?
REF lär sig också representationer av relationsvägar.
Modeling Relation Paths for Representation Learning of Knowledge Bases
{'venue': 'EMNLP', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}