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一个子图用于全部：归纳知识图谱补全中有效推理
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原文中文，约1400字，阅读约需4分钟。
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内容提要
本文介绍了基于图神经网络的关系预测框架GraIL，该框架能够推理本地子图结构并学习独立于实体的关系语义。GraIL在归纳设置中优于现有模型，能够有效处理知识图谱中的新实体。此外，研究还提出了GreenKGC和InductivE等多种方法，以提高知识图谱的推理能力和效率，解决稀疏性问题，并在多个基准测试中表现优异。
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关键要点
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GraIL是基于图神经网络的关系预测框架，能够推理本地子图结构并学习独立于实体的关系语义。
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GraIL在归纳设置中优于现有的规则归纳基线，能够有效处理知识图谱中的新实体。
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研究提出了GreenKGC方案，通过表示学习、特征修剪和决策学习模块，解决知识图谱推理能力与模型大小之间的平衡。
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InductivE框架旨在解决Commonsense Knowledge Graph完成中的未见过实体问题，实验证明其在基准测试中表现优异。
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LR-GCN框架通过变分EM算法捕捉实体之间的长程依赖性，提高知识图谱完成的效率。
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HoGRN模型针对稀疏知识图谱进行提取和推理，保证高效和精确的预测，同时具备可解释性。
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延伸问答
GraIL框架的主要功能是什么？
GraIL框架能够推理本地子图结构并学习独立于实体的关系语义。
GreenKGC方案是如何提高知识图谱推理能力的？
GreenKGC通过表示学习、特征修剪和决策学习模块，解决推理能力与模型大小之间的平衡。
InductivE框架解决了什么问题？
InductivE框架旨在解决Commonsense Knowledge Graph中未见过实体的问题。
LR-GCN框架的主要优势是什么？
LR-GCN框架通过变分EM算法捕捉实体之间的长程依赖性，提高知识图谱完成的效率。
HoGRN模型在知识图谱推理中有什么特点？
HoGRN模型针对稀疏知识图谱进行提取和推理，保证高效和精确的预测，同时具备可解释性。
GraIL与现有模型相比有什么优势？
GraIL在归纳设置中优于现有的规则归纳基线，能够有效处理知识图谱中的新实体。
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