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    Deep Cognitive Reasoning Network for Multi-hop Question Answering over Knowledge Graphs —— 论文阅读笔记

    发布于 2022-04-18

    这篇文章是王杰组发表在 ACL 2021 的论文,非常有启发性。 论文地址:Deep Cognitive Reasoning Ne …

    2 条评论
    1701 热度

    NLProlog: Reasoning with Weak Unification for Question Answering in Natural Language —— 论文阅读笔记

    发布于 2022-04-13

    这篇是 ACL 2019 的一篇论文,研究多跳问答,主要采用了神经规则学习方法,写的很清晰,同时还提供了代码,属于近年来这个方向很 …

    NOTHING
    738 热度

    Mixed-Curvature Multi-Relational Graph Neural Network for Knowledge Graph Completion —— 论文阅读笔记

    发布于 2022-04-13

    这篇文章是挺有趣的一篇文章,发表在 WWW 2021。模型综合了近期比较热门的多种空间表示方法,能够更好地进行层次和环状等结构的知 …

    NOTHING
    770 热度

    Knowledge Graph Reasoning with Relational Digraph —— 论文阅读笔记

    发布于 2022-03-28

    0. 摘要 知识图谱(KG)推理旨在从现有事实中推断出新事实。基于关系路径的方法显示出强大的、可解释的和可转移的推理能力。然而,路 …

    NOTHING
    1192 热度

    AdaLoGN: Adaptive Logic Graph Network for Reasoning-Based Machine Reading Comprehension——论文阅读笔记

    发布于 2022-03-28

    0. 摘要 ReClor 和 LogiQA 等最近的机器阅读理解数据集需要对文本执行逻辑推理。传统的神经模型不足以进行逻辑推理,而 …

    1 条评论
    1078 热度

    QA-GNN: Reasoning with Language Models and Knowledge Graphs for Question Answering

    发布于 2022-01-19

    本篇论文是 Jure 实验室在2021年的 NAACL 上发表的文章。这篇的工作和我上一篇介绍的 MHGRN 非常类似,但是将图神 …

    NOTHING
    1171 热度

    Scalable Multi-Hop Relational Reasoning for Knowledge-Aware Question Answering

    发布于 2022-01-19

    这篇文章是2020年 EMNLP 的一篇思路很有趣的文章。通过构建一种结构注意力机制(条件随机场实现),使得模型能够使用图神经网络 …

    NOTHING
    986 热度

    GNNAutoScale: Scalable and Expressive Graph Neural Networks via Historical Embeddings —— 论文阅读笔记

    发布于 2021-11-05

    另一篇 Jure Leskovec 实验室的最新成果,对 GNN 进行了改进,使得 GNN 能应用于大规模知识图谱推理。 论文:G …

    NOTHING
    1577 热度

    SMORE: KNOWLEDGE GRAPH COMPLETION AND MULTI-HOP REASONING IN MASSIVE KNOWLEDGE GRAPHS —— 论文阅读笔记

    发布于 2021-11-05

    Jure 实验室最新的一篇论文,应用了他们实验室的最新技术。 论文:[SMORE: Knowledge Graph Complet …

    NOTHING
    1016 热度

    Understanding Contrastive Representation Learning through Alignment and Uniformity on the Hypersphere —— 论文阅读笔记

    发布于 2021-10-29

    这篇论文是 ICML 2020 的一篇文章,针对对比学习的损失函数进行了改进。 论文地址:Understanding Contra …

    NOTHING
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