开放知识图谱推理的协作策略学习

Aug, 2019

开放知识图谱推理的协作策略学习

Collaborative Policy Learning for Open Knowledge Graph Reasoning

Cong Fu, Tong Chen, Meng Qu, Woojeong Jin, Xiang Ren

TL;DR本文提出了一种利用强化学习框架开发的面向缺失事实的多跳图推理和事实提取代理的协同训练方法，以预测知识图谱中缺失的事实，从而提升可解释性推理的效果。

Abstract

In recent years, there has been a surge of interests in interpretable graph reasoning methods. However, these models often suffer from limited performance when working on sparse and incomplete graphs, due to the lack of evidential paths that can reach target entities. Here we study open knowledge graph reasoning---a task that aims to reason for missing facts

interpretable graph reasoning open knowledge graph reasoning sparse graph fact extraction reinforcement learning

发现论文，激发创造

可解释推荐的增强知识图谱推理

本文提出了一种名为策略引导路径推理（PGPR）的方法，将推荐和可解释性结合起来，并在知识图中提供实际路径，通过明确的推理过程生成和支持推荐，同时实现了强化学习和策略引导图搜索算法。在多个实际数据集的评估中，与现有的最先进方法相比，获得了良好的结果。

Jun, 2019

扩展图上可解释推理的知识感知对话生成

提出了一种基于知识图谱和语料库文本的对话机器人，结合了三个组件：增强的知识图谱、知识选择器和知识感知的响应生成器，并使用多跳图推理解决了知识选择问题，证明相比现有方法更易解释和灵活。

Mar, 2019

学习在维基百科图上检索推理路径用于问答

介绍了一种基于图形的循环检索方法，学习在 Wikipedia 图形上检索推理路径来回答多跳开放域问答问题。该方法在三个开放域 QA 数据集上实现了最新技术成果，特别是在 HotpotQA 中表现出显著的改进，超过了以前最好的模型 14 个百分点以上。

Nov, 2019

KagNet: 基于知识的图网络用于常识推理

该研究提出了一种基于知识图谱的语义推理框架，以解决常识性问题，并通过引入 KagNet 模型和 ConceptNet 外部资源，取得了在常识 QA 数据集上的最佳表现。

Sep, 2019

松耦合知识图谱嵌入和基于本体推理的方法

通过将知识图谱嵌入的数据驱动能力与领域专家或包含 OWL2 的蕴涵方案等领域特定推理松散地耦合，我们不仅能够提高预测精度，而且还允许用户插入自己的知识图谱嵌入和推理方法。我们的初步结果表明，我们的方法将基准知识图嵌入的平均倒数排名（MRR）精度提高了最高 3 倍，并且超过了将知识图嵌入与规则挖掘和推理相结合的混合解决方案高达 3.5 倍 MRR。

Feb, 2022

可解释的稀疏知识图谱补充方法：基于高阶图推理网络的实现

本文提出了一种新型解释模型 HoGRN 用于针对稀疏知识图谱（KG）的提取和推理，在实现高效和精确的预测同时保证可解释性，通过捕获关系的内部相关性学习高质量关系表示，并在关系空间中进行实体聚合和基于组合的注意力设计，HoGRN 在几个稀疏 KG 上表现出了显著的改进。

Jul, 2022

基于图的异构外部知识推理用于常识问答

本文提出了一种基于知识库和维基百科文本的异构证据自动提取方法以回答常识问题，通过构建图形结构并使用图形卷积网络对邻居信息进行编码并利用图形注意力机制聚合证据来预测最终答案，成功地提高了 CommonsenseQA 数据集上的准确性达到了最先进水平。

Sep, 2019

多批次新出现实体归纳知识图谱推理

本研究提出了一种基于图卷积网络和关系聚合的归纳推理模型，利用自适应关系聚合和反馈注意机制对实体进行编码和更新，并针对新实体的稀疏性问题提出了链接增强策略。实验结果表明该模型在归纳知识图谱推理方面优于现有的基于嵌入、基于行走和基于规则的模型。

Aug, 2022

知识图谱上的元推理

本文研究了在元学习范式下，少样本知识图谱推理的挑战和实际问题。提出了一种新的元学习框架，有效利用了本地图邻居和知识图谱中的推理路径等任务特定元信息。在两种少样本知识库补全基准测试中，我们展示了增强的任务特定元编码器比 MAML 更好，优于几个少样本学习基线模型。

Aug, 2019

探索与利用高阶图结构用于稀疏知识图谱补全

为应对稀疏知识图谱中存在的问题，提出一种新颖的框架 LR-GCN，在 GNN 预测器和推理路径提取器的共同作用下，使用变分 EM 算法能够自动捕捉实体之间的长程依赖性，从而提高知识图谱完成的效率。

Jun, 2023