人工智能的一个基本问题是对知识图谱(KG)捕获的事实执行复杂的多跳逻辑推理。这个问题是具有挑战性的,因为KGs可能是不完备的。最近的方法是将KG实体嵌入到低维空间中,然后利用这些嵌入来寻找答案实体。然而,如何处理任意一阶逻辑(FOL)查询一直是一个突出的挑战,因为目前的方法仅限于FOL操作符的一个子集。特别地,不支持否定运算符。现有方法的另一个限制是它们不能自然地建模不确定性。在这里,我们提出了一种用于回答KGs中任意FOL查询的概率嵌入框架BETAE。BETAE是第一种可以处理完整的一阶逻辑运算的方法:合取(∧)、析取(不确定)和否定(ed)。BETAE的一个关键观点是使用有界支持的概率分布,特别是Beta分布,以及嵌入查询/实体作为分布,这使得我们也能建模不确定性。逻辑操作由概率嵌入的神经算子在嵌入空间中执行。我们演示了BETAE在三个大的、不完整的KG上回答任意的FOL查询时的性能。虽然BETAE更加通用,但相对于目前最先进的KG推理方法(仅能处理不含否定的连接查询),它的相对性能提高了25.4%。

https://arxiv.org/pdf/2010.11465

成为VIP会员查看完整内容
44

相关内容

知识图谱(Knowledge Graph),在图书情报界称为知识域可视化或知识领域映射地图,是显示知识发展进程与结构关系的一系列各种不同的图形,用可视化技术描述知识资源及其载体,挖掘、分析、构建、绘制和显示知识及它们之间的相互联系。 知识图谱是通过将应用数学、图形学、信息可视化技术、信息科学等学科的理论与方法与计量学引文分析、共现分析等方法结合,并利用可视化的图谱形象地展示学科的核心结构、发展历史、前沿领域以及整体知识架构达到多学科融合目的的现代理论。它能为学科研究提供切实的、有价值的参考。

知识荟萃

精品入门和进阶教程、论文和代码整理等

更多

查看相关VIP内容、论文、资讯等
[NeurIPS 2020] 球形嵌入的深度度量学习
专知会员服务
16+阅读 · 2020年11月8日
最新《图神经网络知识图谱补全》综述论文
专知会员服务
153+阅读 · 2020年7月29日
【斯坦福CS520】向量空间中嵌入的知识图谱推理,48页ppt
专知会员服务
96+阅读 · 2020年6月11日
【SIGIR2020-微软】知识图谱上的增强推荐推理
专知会员服务
72+阅读 · 2020年5月30日
【AAAI2020知识图谱论文概述】Knowledge Graphs @ AAAI 2020
专知会员服务
132+阅读 · 2020年2月13日
17篇知识图谱Knowledge Graphs论文 @AAAI2020
专知会员服务
167+阅读 · 2020年2月13日
ACL2020 | 基于Knowledge Embedding的多跳知识图谱问答
AI科技评论
18+阅读 · 2020年6月29日
17篇必看[知识图谱Knowledge Graphs] 论文@AAAI2020
论文浅尝 | 面向知识图谱补全的共享嵌入神经网络模型
开放知识图谱
30+阅读 · 2019年4月7日
CMU、谷歌提出Transformer-XL:学习超长上下文关系
机器之心
9+阅读 · 2019年1月18日
论文浅尝 | 基于知识图的问答变分推理
开放知识图谱
6+阅读 · 2018年5月6日
论文浅尝 | 使用变分推理做KBQA
开放知识图谱
12+阅读 · 2018年4月15日
Efficiently Embedding Dynamic Knowledge Graphs
Arxiv
14+阅读 · 2019年10月15日
Domain Representation for Knowledge Graph Embedding
Arxiv
14+阅读 · 2019年9月11日
Arxiv
4+阅读 · 2017年10月30日
VIP会员
相关VIP内容
相关资讯
ACL2020 | 基于Knowledge Embedding的多跳知识图谱问答
AI科技评论
18+阅读 · 2020年6月29日
17篇必看[知识图谱Knowledge Graphs] 论文@AAAI2020
论文浅尝 | 面向知识图谱补全的共享嵌入神经网络模型
开放知识图谱
30+阅读 · 2019年4月7日
CMU、谷歌提出Transformer-XL:学习超长上下文关系
机器之心
9+阅读 · 2019年1月18日
论文浅尝 | 基于知识图的问答变分推理
开放知识图谱
6+阅读 · 2018年5月6日
论文浅尝 | 使用变分推理做KBQA
开放知识图谱
12+阅读 · 2018年4月15日
微信扫码咨询专知VIP会员