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提升知识图谱中多跳逻辑推理的上下文感知查询表示学习
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原文中文，约200字，阅读约需1分钟。
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内容提要
本论文提出了一种新颖的知识感知方法，将预训练语言模型与多跳关系推理模块相结合，对外部知识图谱子图进行多跳关系推理。该方法提高了可解释性和可伸缩性，并在常识问答和开放式书面问答数据集上证明了其有效性和可伸缩性。
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关键要点
- 提出了一种新颖的知识感知方法。
- 将预训练语言模型与多跳关系推理模块相结合。
- 对外部知识图谱子图进行多跳关系推理。
- 统一了基于路径的推理方法和图神经网络。
- 提高了可解释性和可伸缩性。
- 在常识问答和开放式书面问答数据集上证明了有效性和可伸缩性。
- 通过案例研究进行了解释。
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