不完备知识库上的正则表达式查询
计算与语言
2021-09-17 v2 机器学习
摘要
我们提出了在不完备知识库(KB)上回答正则表达式查询（包含析取（）与克莱尼加（）算子）这一新任务。这些查询的答案集可能包含大量实体，因此先前在知识库补全(KBC)中用于将查询建模为高维空间中一点的单跳查询工作效果欠佳。为此，我们开发了 RotatE-Box——RotatE 与盒嵌入的一种新颖组合。与现有基于嵌入的模型相比，它能够建模更多的关联推理模式。此外，我们为基于嵌入的 KBC 模型定义了处理正则算子的基线方法。我们在本文引入的两个新正则查询数据集上展示了 RotatE-Box 的性能，其中一个数据集的查询基于真实用户查询日志采集。我们发现我们最终的 RotatE-Box 模型显著优于仅基于 RotatE 或仅基于盒嵌入的模型。
引用
@article{arxiv.2005.00480,
title = {Regex Queries over Incomplete Knowledge Bases},
author = {Vaibhav Adlakha and Parth Shah and Srikanta Bedathur and Mausam},
journal= {arXiv preprint arXiv:2005.00480},
year = {2021}
}
备注
AKBC 2021