深度强化学习在多跳知识图谱推理中的应用

"知识图谱推理（来源于Salesforce首席科学家Richard Socher）" 知识图谱推理是当前AI领域中的一个重要研究方向，它涉及到如何利用深度学习技术在复杂的知识图谱中进行多步推理，以解决实际问题。Richard Socher，作为Salesforce的首席科学家，对这一领域有深入的研究。他的工作可能涵盖了如何通过深度强化学习实现多跳知识图谱推理，以处理现实世界中的复杂关系。 在实际应用中，知识图谱被广泛用于构建智能聊天机器人、问答系统等。例如，用户可能询问“汤姆·汉克斯合作过的导演是谁？”这样的问题。知识图谱可以作为查询系统的基础，通过推理来找到答案。在图谱中，实体（如人、地点、事件）之间存在多种关系，例如“合作”、“居住地”、“出生地”等。这些关系构成了复杂的网络结构。 在第4页的示例中，用户提出了一个关于汤姆·汉克斯的合作导演的问题。知识图谱会接收这个查询，并尝试在图谱中找到与之相关的信息。第5页展示了知识图谱是如何通过“合作”这个关系来查找与汤姆·汉克斯相关的实体。然而，第7页指出，答案“史蒂文·斯皮尔伯格”并不能直接从知识图谱中检索出来，这需要进行推理。 为了处理这种不完整或间接的信息，知识图谱嵌入技术（如 NTN, TransE, DistMult, ComplEx 等）被引入。这些模型能够学习到每个实体和关系的低维向量表示，使得在向量空间中可以通过数学运算模拟知识图谱中的推理过程。例如， NTN（Socher等人，2013）和DistMult（Yang等人，2015）以及ComplEx（Trouillon等人，2016）都是用来学习知识图谱中实体和关系的嵌入，以支持多步推理。 在第6页中，我们可以看到通过实体和关系的嵌入，可以推断出汤姆·汉克斯与“史蒂文·斯皮尔伯格”的合作关系，即使这种关系在原始知识图谱中没有直接表示。通过这样的深度学习模型，知识图谱推理不仅能够回答直接的问题，还能处理需要多步推理和理解复杂上下文的问题。 Richard Socher的工作聚焦于如何使用深度强化学习进行多步知识图谱推理，这对于提升人工智能系统的理解能力和推理能力具有重要意义。这一领域的研究不仅有助于提高聊天机器人的对话质量，也有潜力在医疗、新闻、社会科学等领域发挥重要作用，比如在COVID-19知识图谱中理解疾病的病理生理机制。