知识图谱嵌入、细粒度实体类型与语言建模的互补性
计算与语言
2020-10-13 v1 人工智能
摘要
我们展示了神经知识图谱嵌入、细粒度实体类型预测与神经语言建模之间的互补本质。我们表明，一种受语言模型启发的知识图谱嵌入方法同时产生了改进的知识图谱嵌入与细粒度实体类型表示。我们的工作还表明，联合建模结构化知识元组与语言可同时改善二者。
引用
@article{arxiv.2010.05732,
title = {On the Complementary Nature of Knowledge Graph Embedding, Fine Grain Entity Types, and Language Modeling},
author = {Rajat Patel and Francis Ferraro},
journal= {arXiv preprint arXiv:2010.05732},
year = {2020}
}
备注
To appear at the EMNLP 2020 Workshop on Deep Learning Inside Out