Learning beyond datasets: Knowledge Graph Augmented Neural Networks for Natural language Processing

概述： 現在的機器學習算法的核心都是利用有關領域的有標籤或者無標籤的數據集，雖然已經存在遷移學習可以將一個領域的知識用於其他領域，但是這些方法還是擴展性比較差，並且只能應用於特定領域。所以能不能有一種訓練方式，除了基於訓練數據的學習之外，能夠爲模型注入一般的世界知識的方式進行訓練？該論文主要是用世界知識（知識圖譜三元組的形式）來增強模型。目標就是建立一種深度學習模型，該模型可以從世界知識中中提取出

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