LOGS图学习研讨会2022/12/17期||OPPO研究院杨栋：GammaE：知识图谱多跳推理逻辑

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摘要
知识图谱多跳推理一直是具有挑战的问题。近期，很多方法将实体和关系投影到低纬度的几何空间，去寻找对应的尾实体。然而，他们在处理一阶逻辑运算上，例如：“非”和“或”，仍然存在缺点。“非”运算可能存在边界效应，导致一些无相关性的尾实体产生重叠。其次，“或”运算没有形成闭环。为了解决以上问题，我们提出了Gamma Embeddings（GammaE）模型，高效地投影实体和关系到几何空间，并在知识图谱上，实现“存在”，“并”，“非”以及“或”等一阶逻辑运算，能快速地进行多跳逻辑推理。本次报告将详细介绍知识图谱逻辑推理现状，以及我们GammaE模型如何应用有效的方法解决以上问题，着重于展示模型的理论分析，技巧和结果。
嘉宾简介
杨栋，OPPO研究院语音语义部融智Lab高级算法研究员。2013级中国农业大学本科 (CAU, China)，2019级香港城市大学博士(CityU, HK, China)，指导老师Prof. Tommy Chow (Fellow, IEEE)和Prof. Guanrong Chen (Life Fellow, IEEE)。于2019年至2021年，在加州大学Merced分校从事博士后工作，指导老师Prof. Alex M. Petersen。他现在主要研究方向是机器学习和复杂网络，侧重于图学习网络，预训练模型，网络研究和应用，致力于使用简单方法解决复杂的实际问题。近期，他主责部门知识增强预训练模型和知识图谱多跳逻辑推理等算法开发。主导构建预训练模型CHAOS, 登顶CLUE 三大榜单。在知识图谱多跳推理上，提出GammaE 模型，论文被EMNLP2022 会议Oral Presentation 录取。

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