DeepPath:我的EMNLP论文“ DeepPath:知识图推理的强化学习方法”的代码和文档-源码

上传者: 42116650 | 上传时间: 2021-07-09 19:26:47 | 文件大小: 6.57MB | 文件类型: ZIP
知识图论的深度强化学习 我们研究在大型知识图(KG)中学习推理的问题。 更具体地说,我们描述了一种用于学习多跳关系路径的新颖的强化学习框架:我们使用基于知识图嵌入的具有连续状态的基于策略的代理,这通过对最有希望的关系进行采样来在KG向量空间中进行扩展它的路径。 与以前的工作相比,我们的方法包括一种奖励功能,该功能考虑了准确度,多样性和效率。 实验表明,在Freebase和Never-Ending Language Learning数据集上,我们提出的方法优于基于路径排序的算法和知识图嵌入方法。 访问数据集 下载知识图数据集 如何运行我们的代码 解压缩数据,将数据文件夹放在代码目录中 在scr

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