論文淺嘗 | DRUM：一種端到端的可微的知識圖譜上的規則學習方法

論文筆記整理：張文，浙江大學在讀博士，研究方向爲知識圖譜的表示學習，推理和可解釋。 現有的多數鏈接預測方法都不能處理新的實體，並且多爲黑盒方法，使得其預測結果無法解釋。本文提出了一種新的端到端的可微的知識圖譜上的規則學習方法DRUM來解決這兩個問題。 本文學習的規則形式如下： 其中B表示規則的body，H表示規則的head，DRUM的目標是學習規則對應的置信度 α，一般可將規則推理的過程轉換爲向量

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