题目: Query2box: Reasoning over Knowledge Graphs in Vector Space Using Box Embeddings 在大规模的不完全知识图谱(KGs)上回答复杂的逻辑查询是一项基本而又具有挑战性的任务。最近,解决这个问题的一个很有前景的方法是将KG实体和查询嵌入到向量空间中,这样回答查询的实体就会被嵌入到查询附近。然而,以前的工作将查询建模为向量空间中的单点,这是有问题的,因为一个复杂的查询表示一个可能很大的答案实体集合,但是不清楚如何将这样的集合表示为单点。此外,以前的工作只能处理使用连词和存在量词的查询。使用逻辑分隔处理查询仍然是一个有待解决的问题。在这里,我们提出Query2box,这是一个基于嵌入的框架,用于在大量且不完整的KG中使用、和操作符对任意查询进行推理。,其中框内的一组点对应于查询的一组回答实体。我们证明了连词可以自然地表示为盒子的交叉点,同时也证明了一个否定的结果,即处理拆分需要嵌入的维度与KG实体的数量成比例。但是,通过将查询转换为析取范式,Query2box能够以一种可伸缩的方式处理带有、的任意逻辑查询。我们演示了query2box在两个大型KGs上的有效性,并表明Query2box实现了比现有技术高25%的改进。

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