Knowledge Graph Reasoning/Reasoning_Path Based (3) 썸네일형 리스트형 Relational Message Passing for Knowledge Graph Completion(PathCon) 논문 리뷰 Paper : Main interest지식 그래프(Knowledge Graph, KG)는 일반 그래프의 특수 형태이다. 단순히 두 노드 사이의 관계를 무방향 간선 또는 방향 간선만으로 표현하는 것이 아닌 relation을 포함시켜 표현한다. 가령 두 entity $USA, Obama$사이의 관계를 지식 그래프에서는 $Obama\xrightarrow[]{hasNationality}USA$로 표현될 수 있는 것이다. 즉 일반 그래프보다 더 풍부하고 다양한 정보를 저장할 수 있는 것이 지식 그래프인 것이다. 지식 그래프에서 우리가 해결하고자 하는 문제는 크게 2가지이다. KG에 있는 두 entity사이에 있어야 할 relation이 무엇이냐를 추론하는 link prediction과 head entity와 re.. DeepPath: A Reinforcement Learning Method for Knowledge Graph Reasoning 논문 리뷰 Paper : Main interset복잡한 자연어 문제에서 다중 연결을 활용한 추론 과정을 해결하고자 한다. 쿼리가 복잡해지고 길어질수록 이 문제를 해결하는 것이 중요하다. 따라서 본 연구에서는 지식 그래프(Knowledge Graph, KG)에서의 multi-hop 추론을 목적으로 한다. 예를 들어 선수 $P$가 클럽 $T$에서 활동하고 $T$가 리그 $L$에 포함되어 있음이 KG에서 다수 확인되면 모델은 스스로 $playerPlaysForTeam(P,T)\wedge teamPlaysInLeague(T,L)\Rightarrow playerPlaysInLeague(P,L)$와 같은 공식을 도출해 내는 것이다. 이 공식을 testing에서 적용하면 두 entity 사이의 link를 예측할 수 있게 되는 .. Random Walk Inference and Learning in A Large Scale Knowledge Base(PRA, 2011) 논문 리뷰 Paper : Main interest문제는 지식 그래프(Knowledge Graph, KG)의 생성으로 거슬러 올라간다. 본 연구에서 소개하기로 NELL(Never-Ending Language Learner)은 실시간으로 다량의 웹 데이터를 입력받아 텍스트에서 정보를 추출해 기존에 쌓아두었던 KB(Knowledge Base, KB)를 업데이트한다. 문제는 우리가 이 세상에 있는 모든 데이터를 끌어모을 수 없다는 한계 때문에 NELL을 통해 구축된 KB는 imperfect 하다. 이 문제를 해결하기 위해 KB에서 추론을 할 수 있는 모델을 만들자는 움직임이다. 즉 imperfect 한 것은 어쩔 수 없으니 빈 공간을 모델이 채우게끔 시키자는 것이다. 이는 NELL이 생성하는 KB뿐만 아니라 추천 시스템,.. 이전 1 다음
