Att lägga in kunskapsgrafer i kontinuerliga vektorutrymmen har på senare tid väckt allt större intresse. De flesta befintliga metoder utför inbäddning uppgift med bara fakta tredubblar. Logiska regler, även om de innehåller rik bakgrundsinformation, har inte studerats väl i denna uppgift. I detta dokument föreslås en ny metod för att gemensamt införliva kunskapsdiagram och logiska regler. Huvudidén är att representera och modellera tripletter och regler inom en enhetlig ram. Specifikt representeras tripletter som atomformler och modelleras av översättning antagande, medan regler representeras som komplexa formler och modelleras av t-norm fuzzy logiker. Inbäddning innebär då att minimera en global förlust över både atomära och komplexa formler. På så sätt lär vi oss inbäddningar som är kompatibla inte bara med tripletter utan också med regler, som säkerligen kommer att vara mer förutsägbara för kunskapsinhämtning och slutsatser. Vi utvärderar vår metod med kopplingsförutsägelser och trefaldiga klassificeringsuppgifter. Experimentella resultat visar att gemensamma inbäddningar medför betydande och konsekventa förbättringar jämfört med de senaste metoderna. I synnerhet ökar den förutsägelsen om nya fakta som inte ens direkt kan härledas genom ren logisk slutledning, vilket visar vår metods förmåga att lära sig mer prediktiva inbäddningar.
I REF föreslås en ny metod som heter KALE att gemensamt bädda in kunskapsdiagram och logiska regler.
Jointly Embedding Knowledge Graphs and Logical Rules
{'venue': 'EMNLP', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}