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前两天在看MemN2N的代码，自己动手又实现了一遍，收获挺多，自己也写了挺多注释，应该对理解有帮助，而且之后的Gate MemNN、KVMemNN等Memory Network都可以在此基础上进行改进，需要的同学自取：caijie12138/Memory-Networks​github.com前言在Memory Networks这个大家庭中有很多成员，我们介绍了MemN2N，GMemNN（给神经网络增强记忆|一文看懂Gate Memory NN的原理与实现），今天我们来聊聊从阅读文章开始就能回答

前言之前的记忆网络BAM模型是取每个实体的two-hop以内的范围作为关系的候选区，因为WebQA数据集里问题基本能在two-hop以内解决，但是这样只是针对具体情况而缺乏泛华性，最近看到一些论文可以解决KBQA中的多跳问题具有一定参考性，并且这些年做多跳的还是比较少的，SimpleQA数据集精度都差不多登顶了（数据及本身有限制），隔壁用GNN系列在Multi-hop阅读理解上做的也是风生水起，KBQA也可以考虑一下多跳的问题了。多跳问题就是问句中包含多个关系甚至多个实体，个人认为一方面可能是用到多个

导读】知识图谱一直是学术界和工业界关注的焦点。最近Shaoxiong Ji, Shirui Pan, Erik Cambria, Pekka Marttinen, Philip S. Yu等学者发表了关于知识图谱的最新综述论文《A Survey on Knowledge Graphs: Representation, Acquisition and Applications》，25页pdf涵盖107篇参考文献，对知识图谱进行了全面的综述，涵盖了知识图谱表示学习、知识获取与补全、时序知识图谱、知识感知应用等方

https://github.com/BshoterJ/awesome-kgqa