基于双向序列编码器回答知识图谱中的复杂查询
人工智能
2021-02-05 v4 机器学习
摘要
知识图谱（KGs）的表示学习主要关注回答简单链接预测查询的问题。在本工作中，我们着手解决预测具有多个缺失实体的合取查询这一更具挑战性的问题。我们提出了双向查询嵌入（BIQE），一种基于双向注意力机制模型来嵌入合取查询的方法。与先前的工作不同，双向自注意力能够捕获查询图中所有元素之间的交互。我们引入了一个用于预测合取查询答案的新数据集，并进行了实验，结果表明 BIQE 显著优于现有最先进的基线方法。
引用
@article{arxiv.2004.02596,
title = {Answering Complex Queries in Knowledge Graphs with Bidirectional Sequence Encoders},
author = {Bhushan Kotnis and Carolin Lawrence and Mathias Niepert},
journal= {arXiv preprint arXiv:2004.02596},
year = {2021}
}
备注
8 pages, 2 figures