While large-scale knowledge graphs provide vast amounts of structured facts about entities, a short textual description can often be useful to succinctly characterize an entity and its type. Unfortunately, many knowledge graph entities lack such textual descriptions. In this paper, we introduce a dynamic memory-based network that generates a short open vocabulary description of an entity by jointly leveraging induced fact embeddings as well as the dynamic context of the generated sequence of words. We demonstrate the ability of our architecture to discern relevant information for more accurate generation of type description by pitting the system against several strong baselines.


翻译:虽然大型知识图表提供了大量实体的结构性事实,但简短的文字描述往往有助于简洁地描述一个实体及其类型,但不幸的是,许多知识图表实体缺乏这种文字描述。在本文件中,我们引入了一个动态的记忆网络,通过联合利用诱发的事实嵌入以及生成的词序列的动态背景,生成一个实体的简短的开放词汇描述。我们展示了我们的架构能够通过将系统与几个强有力的基线相匹配来识别相关信息,以便更准确地生成类型描述。

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