Vi överväger att lära sig representationer av enheter och relationer i KBs med hjälp av neural-bäddning strategi. Vi visar att de flesta befintliga modeller, inklusive NTN (Socher et al., 2013) och TransE (Bordes et al., 2013b), kan generaliseras under en enhetlig inlärningsram, där enheter är lågdimensionella vektorer lärt från ett neuralt nätverk och relationer är bilinjära och / eller linjära karteringsfunktioner. Inom denna ram jämför vi en mängd olika inbäddade modeller på länken förutsägelse uppgift. Vi visar att en enkel bilinjär formulering ger nya toppmoderna resultat för uppgiften (uppnå en topp 10 noggrannhet på 73,2 % jämfört med 54,7 % av TransE på Freebase). Dessutom introducerar vi ett nytt tillvägagångssätt som använder den inlärda relationen inbäddningar till mina logiska regler som BornInCitypa, bq^CityInCountrypb, cq ùñ N rationalitetpa, cq. Vi finner att inbäddningar från det bilinjära målet är särskilt bra på att fånga relationssemantik, och att sammansättningen av relationer kännetecknas av matris multiplikation. Mer intressant, visar vi att vår inbäddade-baserade utvinning av regler framgångsrikt överträffar en toppmodern förtroende-baserade regel gruvdrift strategi i gruvhorn regler som inbegriper kompositions resonerande.
Men Yang m.fl. REF visar att man också kan använda grafbäddar till mina regler.
Embedding Entities and Relations for Learning and Inference in Knowledge Bases
{'venue': None, 'journal': 'arXiv: Computation and Language', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}