COLINGJun, 2018

知识图谱推理的循环单跳预测

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TL;DR本文介绍了一种基于循环神经网络和实体和关系向量表示的 ROPs 方法，可以有效地预测由多跳知识库路径组成的知识图谱中的实体。该方法能够建模任意长度的多跳路径，并以训练信号为每一步更新实体和关系的表示，从而解决了知识库补全和路径查询答案等关键任务的问题。
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发现论文，激发创造
  • 适配元知识图谱信息以进行少样本关系的多跳推理

    本文提出了一种元学习式的多跳知识图谱（KG）推理方法（Meta-KGR），适用于少样本关系中的查询回答（QA）任务，通过学习适应于不同关系的元参数，提高模型的推理能力，实验表明，在 Freebase 和 NELL 数据集上，Meta-KGR 在少样本场景下优于现有技术方法。

    Aug, 2019

  • 基于奖励塑形的多跳知识图谱推理

    文中提出了两个方法来解决不完整知识图谱上的多跳推理查询回答中存在的问题，其一是使用预训练的一跳嵌入模型来估算未观察到事实的奖励，其二是使用随机生成的边缘掩码来强制代理探索不同的路径，该方法在多个基准数据集上明显优于现有的基于路径的 KGQA 模型，并且与基于嵌入的模型相当甚至更好。

    Aug, 2018

  • 高效并行多跳推理：知识图分析的可扩展方法

    这篇论文重点关注如何优化多跳推理（MHR）的时间效率，提出了一种新的并行算法来快速识别知识图谱中顶点之间的前 K 个路径，从而有效地回答三跳查询，并通过实证结果展示了该算法的卓越性能。

    Jun, 2024

  • 利用关系路径的混合语义进行知识图谱上的多跳问答

    本文提出了一种利用关系路径的混合语义来改善多跳知识图谱问答（KGQA）的方法，以较大程度的解决理解复杂问题的问题，通过实验证明该方法在多跳场景下的优越性。

    Sep, 2022

  • 基于多跳关系推理实现可扩展的知识感知问答

    本论文提出了一种新颖的知识感知方法，将预训练语言模型与多跳关系推理模块相结合，对外部知识图谱子图进行多跳关系推理。该方法统一了基于路径的推理方法和图神经网络，提高了可解释性和可伸缩性，并在常识问答和开放式书面问答数据集上证明了其有效性和可伸缩性，并通过案例研究进行了解释。

    May, 2020

  • 按能力而非得到的结果行事：基于拓扑结构的多模态知识图谱多跳推理

    本文提出了一种拓扑感知的、适用于归纳和推理环境下的多模态知识图谱推理方法 TMR，该方法主要由任务感知归纳表示和关系增强自适应强化学习两个组件构成，并在不同规模的归纳推理数据集上进行了评估。实验表明，TMR 在归纳和推理环境下均优于现有的多模态知识图谱推理方法。

    Jun, 2023

  • 关系图卷积神经网络用于多跳推理的比较研究

    本文旨在探索多站点问答任务的 RGCN 模型、图形关系和节点嵌入，并在 WikiHop 数据集上经验性地探讨每个关系、节点类型和嵌入对多站点 QA 性能的影响。

    Oct, 2022

  • SMORE：大规模知识图谱补全和多跳推理

    Scalable Multi-hOp REasoning (SMORE) is a new framework for both single-hop and multi-hop reasoning in knowledge graphs, with a novel bidirectional rejection sampling method and asynchronous scheduling approach enabling it to perform multi-hop reasoning in real time, boosting training speed by 2.2x for minimal GPU memory requirements while achieving near linear speed-up with the number of GPUs.

    Oct, 2021

  • 通过奖励塑造技术增强多跳知识图推理

    利用强化学习和 BERT 嵌入来改进多跳知识图谱推理的方法，以提高知识图谱推理的准确性和鲁棒性。

    Mar, 2024

  • 超关系知识图谱上的查询嵌入

    本文介绍了如何利用 Graph Neural Networks 来嵌入和回答超关系连接查询，以处理新型复杂查询，同时提出了一种提高查询效率的方法，并在实验证明 Qualifier 可以在多种查询模式下提高查询效果。

    Jun, 2021