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J-GLOBAL ID：202102261272706678   整理番号：21A0011363

解釈可能な知識推論のための知識グラフに関する新しい論理的問合せ表現学習モデル【JST・京大機械翻訳】

A Novel Logical Query Representation Learning Model on Knowledge Graph for Interpretable Knowledge Reasoning

著者 (2件)： Wang Yashen (China Academy of Electronics and Information Technology of CETC,National Engineering Laboratory for Risk Perception and Prevention (RPP),Beijing,China) ,  Zhang Huanhuan (China Academy of Electronics and Information Technology of CETC,National Engineering Laboratory for Risk Perception and Prevention (RPP),Beijing,China)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2020  号： ICUS  ページ： 819-824  発行年： 2020年 
JST資料番号： W2441A  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 解釈可能な知識推論タスクに向けて,本論文では,与えられたクエリの論理的形式の理解を目的とし,それを一次論理ルールとして定式化した。次に,本論文は,2つの手順から成るインタプレテーブル知識推論(IKR)のための新しい表現学習モデルを提案し,まず第一に,すべての要素(エンティティ,関係,およびクエリを含む)を統一された意味空間に埋め込む。第二に,意味類似性を利用して,与えられたクエリと候補エンティティの間の関連性を測定し,次に,回答エンティティ集合を生成した。マルチタイプタスクに関する実験結果は,著者らの作業がより複雑な長さを有する第1論理規則に対して実験的に適用可能であることを示した。Copyright 2021 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： *学習モデル ,  定式化
準シソーラス用語： クエリー ,  エンティティ , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I)

タイトルに関連する用語 (6件)： 知識 ,  推論 ,  知識グラフ ,  問合せ ,  表現 ,  学習モデル