【斯坦福CS520】向量空间中嵌入的知识图谱推理,48页ppt

2020 年 6 月 11 日 专知

回答大规模知识图谱上的复杂逻辑查询是一项基本而又具有挑战性的任务。在本文中,我将概述如何使用向量空间嵌入在知识图谱中执行逻辑推理。首先,我将讨论预测一对实体之间关系的知识图谱补全方法:通过捕获与实体相邻的关系类型来考虑每个实体的关系上下文,并通过一种新的基于边的消息传递方案进行建模;考虑关系路径捕获两个实体之间的所有路径;通过一种可学习的注意力机制,自适应地整合关系上下文和关系路径。其次,我们还将讨论QUERY2BOX,这是一个基于嵌入的框架,用于推理使用and、or和存在操作符进行的大量且不完整的KGs中的任意查询。

https://cs.stanford.edu/people/jure/



专知便捷查看

便捷下载,请关注专知公众号(点击上方蓝色专知关注)

  • 后台回复“KG48” 可以获取《向量空间中嵌入的知识图谱,48页ppt推理》专知下载链接索引

专知,专业可信的人工智能知识分发,让认知协作更快更好!欢迎注册登录专知www.zhuanzhi.ai,获取5000+AI主题干货知识资料!
欢迎微信扫一扫加入专知人工智能知识星球群,获取最新AI专业干货知识教程资料和与专家交流咨询
点击“阅读原文”,了解使用专知,查看获取5000+AI主题知识资源
登录查看更多
20

相关内容

一份循环神经网络RNNs简明教程,37页ppt
专知会员服务
168+阅读 · 2020年5月6日
【斯坦福大学-论文】实体上下文关系路径的知识图谱补全
【清华大学】元知识图谱推理
专知
127+阅读 · 2019年9月2日
Logic Rules Powered Knowledge Graph Embedding
Arxiv
7+阅读 · 2019年3月9日
dynnode2vec: Scalable Dynamic Network Embedding
Arxiv
13+阅读 · 2018年12月6日
VIP会员
相关VIP内容
一份循环神经网络RNNs简明教程,37页ppt
专知会员服务
168+阅读 · 2020年5月6日
【斯坦福大学-论文】实体上下文关系路径的知识图谱补全
Top
微信扫码咨询专知VIP会员