上下求索——基于双向推理的多跳知识库问答技术
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近年来，多跳知识库问答（Knowledge Base Question Answering, KBQA）获得了广泛的关注。 由于标注整个多跳推理过程代价较高，通常只能获得弱监督信号（问题答案对）训练模型，而中间推理过程的标注缺失。 受此影响，模型常通过歧义推理得到正确答案，训练数据无法得到有效利用。为解决此挑战，本文提出基于双向推理自动为多跳知识库问答任务学习中间监督信号。 zhihu
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2021
2018
基于知识图谱路径推理的可解释推荐
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结合知识图谱，得到可解释性的推荐是近年来推荐系统领域较热的一个方向。本文将结合AAAI 2019的一篇相关工作，做论文引介。zhihu
基于强化学习的知识图谱问答
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强化学习是近年来的一个研究热点，已经被用于知识图谱补全/知识图谱问答任务。本文将结合2018年的两篇相关工作，做论文引介。zhihu
打通推荐系统与知识图谱: 一个公开的大规模链接数据集合
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近年来，知识图谱（KB）被广泛应用于推荐系统（RS），但公开将推荐系统物品链接到知识图谱实体的数据集还较少。本文结合SIGIR2018论文《Improving Sequential Recommendation with Knowledge-Enhanced Memory Networks》所用数据集，公布了相关链接数据集，希望能对大家有所帮助。zhihu