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搜索资源 - 知识图谱新研究:DrKIT——虚拟知识库上的可微推断,比基于BERT的方法快10倍
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知识图谱新研究:DrKIT——虚拟知识库上的可微推断,比基于BERT的方法快10倍
对于知识图谱的研究在最近几年呈现逐渐热门的趋势,在今年的ICLR2020上,就涌现出了大量相关研究,其中,来自CMU和Google的研究者提出了一种新的将语料库作为虚拟知识库(Virtual Knowledge Base,KB)来回答复杂多跳问题的方法,其可以遍历文本数据,并遵循语料库中各个实体的关系路径,并基于评分的方法,实现了整个系统端到端的训练。实验结果证明此模型可以快速地实现更好的性能。
所属分类:
机器学习
发布日期:2020-05-26
文件大小:769kb
提供者:
syp_net