Vi undersöker den inbäddade inställningen att resonera nya relationsfakta från en storskalig kunskapsgraf och en text corpus. Vi föreslår en ny metod för att gemensamt inbädda enheter och ord i samma kontinuerliga vektorutrymme. I inbäddningsprocessen försöker man bevara relationerna mellan enheter i kunskapsgrafen och orduppkomsterna i textkorpus. Enhetsnamn och Wikipedia ankare används för att anpassa inbäddningar av enheter och ord i samma utrymme. Storskaliga experiment på Freebase och en Wikipedia/NY Times corpus visar att gemensamt inbäddning ger lovande förbättringar i exaktheten av att förutsäga fakta, jämfört med att separat inbädda kunskapsgrafer och text. I synnerhet möjliggör gemensam inbäddning förutsägelse av fakta som innehåller enheter utanför kunskapsgrafen, som inte kan hanteras med hjälp av tidigare inbäddningsmetoder. Samtidigt, när det gäller kvaliteten på ordet inbäddningar, experiment på analoga resonemang uppgift visar att gemensamt inbäddning är jämförbar med eller något bättre än ord 2vec (empter-Gram).
REF lär sig inbäddningar av ord och enheter i samma utrymme genom att ersätta Wikipedia ankare med deras motsvarande enheter.
Knowledge Graph and Text Jointly Embedding
{'venue': 'EMNLP', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}