论文浅尝-WSDM | Stepwise Reasoning for Multi-Relation QA

论文笔记整理：谭亦鸣，东南大学博士。

来源：WSDM ’20

链接：

https://dl.acm.org/doi/pdf/10.1145/3336191.3371812

1.介绍

知识图谱问答旨在利用知识图谱的结构化信息回答以自然语言提出的问题。当面对多关系问题时，现有基于embedding的方法所采用的构建主题实体子图策略会导致较高的时间复杂，同时，由于数据标注的高成本，精确地给出回答复杂问题得每一步过程是不切实际的，并且只有最终的答案被标注的情况，是一种弱监督。

为了解决上述问题，本文提出一种基于强化学习的神经网络模型，命名为Stepwise Reason Network，该模型将多关系问答视作一个顺序决策问题，通过在知识图谱上做有效路径搜索来获取问题的答案，并利用柱搜索显著减少候选路径的规模。同时，基于注意力机制以及神经网络的策略网络（policy network），能够增强给定问题的不同局部对于三元组选择的影响。

此外࿰