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Erschienen in:
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2017 | OriginalPaper | Buchkapitel

Knowledge Base Completion by Learning to Rank Model

verfasst von : Yong Huang, Zhichun Wang

Erschienen in: Knowledge Graph and Semantic Computing. Language, Knowledge, and Intelligence

Verlag: Springer Singapore

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Abstract

Knowledge base (KB) completion aims to predict new facts from the existing ones in KBs. There are many KB completion approaches, one of the state-of-art approaches is Path Ranking Algorithm (PRA), which predicts new facts based on path types connecting entities. PRA treats the relation prediction as a classification problem, and logistic regression is used as the classification model. In this work, we consider the relation prediction as a ranking problem; learning to rank model is trained on path types to predict new facts. Experiments on YAGO show that our proposed approach outperforms approaches using classification models.

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Fußnoten
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Metadaten
Titel
Knowledge Base Completion by Learning to Rank Model
verfasst von
Yong Huang
Zhichun Wang
Copyright-Jahr
2017
Verlag
Springer Singapore
Buch
Knowledge Graph and Semantic Computing. Language, Knowledge, and Intelligence

Print ISBN: 978-981-10-7358-8

Electronic ISBN: 978-981-10-7359-5

Copyright-Jahr: 2017

DOI
https://doi.org/10.1007/978-981-10-7359-5_1

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