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该论文的insight是针对基于不完整KB的问答，利用额外的文档知识来补充不完整的KB知识。图21从图21可看到，问题问CamNewton和谁签约，但KB中只有CamNewton踢足球等和问题答案不相关的知识，换句话来说，问题的答案不能直接通过KB获得。
这篇论文主要创新点表现在，相比前人在知识库里使用实体去预测关系，作者引入了一个损失函数为双线性的三层神经网络(NTN)模型，并且对于实体向量初始化的处理采用非监督模型训练得到的词向量的平均值，大大提高了系统的准确率。
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知识图谱论文大合集，这份干货满满的笔记解读值得收藏2018-07-1713:00来源:PaperWeekly原标题：知识图谱论文大合集，这份干货满满的笔记解读值得收藏
下面我推荐的论文基本都是做知识图谱embedding的：.最经典的当然是TransE：Translatingembeddingsformodelingmulti-relationaldata.TransE后面衍生了一些列Trans***的论文，例如.Knowledgegraphembeddingbytranslatingon…
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