EmbedKGQA：用关系问答的方法做实体预测

EmbedKGQA 是由来自 Facebook AI Research 和 Carnegie Mellon University 的研究人员在 2020 年提出的。它是一种基于关系问答的新型实体预测方法。与传统方法不同，EmbedKGQA 将问题转换为关系，即将 QA 问题转换成实体预测问题。这使得 EmbedKGQA 能够更好地理解问题的语义和上下文，并做出更准确的预测。

EmbedKGQA 的工作原理

EmbedKGQA 的工作原理可以概括为以下几个步骤：

1. 问题转换 ：将问题转换为关系。例如，问题“谁是美国总统？”可以转换为关系“美国总统是？”。
2. 知识图谱嵌入 ：将知识图谱嵌入到文本和实体中。这使得 EmbedKGQA 能够更好地理解问题的语义和上下文。
3. 关系预测 ：使用神经网络模型来预测关系。EmbedKGQA 使用了一种名为 TransE 的神经网络模型。TransE 将实体和关系嵌入到同一个向量空间中，并通过计算实体和关系向量之间的距离来预测关系。
4. 实体预测 ：根据预测的关系来预测实体。例如，如果 EmbedKGQA 预测的关系是“美国总统是？”，那么它会预测的实体是“乔·拜登”。

EmbedKGQA 的优势

EmbedKGQA 与传统实体预测方法相比具有以下优势：

• 更好的语义理解 ：EmbedKGQA 能够更好地理解问题的语义和上下文。这是因为 EmbedKGQA 将问题转换为关系，从而能够更好地捕捉问题的含义。
• 更高的准确性 ：EmbedKGQA 的准确性更高。这是因为 EmbedKGQA 使用了神经网络模型来预测关系，而神经网络模型具有很强的非线性拟合能力。
• 更广泛的适用性 ：EmbedKGQA 可以应用于各种不同的任务。这包括问答、实体链接和实体推荐等任务。

EmbedKGQA 的实际应用

EmbedKGQA 已经在实际应用中取得了很好的效果。例如，EmbedKGQA 已被用于以下任务：

• 问答 ：EmbedKGQA 已被用于构建问答系统。该系统能够回答各种各样的问题，包括事实性问题和推理性问题。
• 实体链接 ：EmbedKGQA 已被用于实体链接任务。该任务是指将文本中的实体链接到知识图谱中的实体。
• 实体推荐 ：EmbedKGQA 已被用于实体推荐任务。该任务是指根据用户的兴趣和偏好向用户推荐实体。

总结

EmbedKGQA 是一种基于关系问答的新型实体预测方法。它具有更好的语义理解、更高的准确性和更广泛的适用性。EmbedKGQA 已在实际应用中取得了很好的效果。它已被用于构建问答系统、实体链接系统和实体推荐系统。