Reasoning Over Paths in Knowledge Bases using Reinforcement Learning

最新推荐文章于 2025-11-25 10:44:32 发布
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#知识图谱 #论文阅读

该论文提出了一种使用强化学习的方法，通过在知识库中探索路径来解答问题。这种方法允许模型学习到如何有效地导航于复杂的知识结构中，以找到问题的答案。
解读 AI 人工智能领域的 Claude 推理能力
AI天才研究院
04-08 763
本文旨在系统性地解析 Claude AI 的推理能力技术实现，涵盖从基础理论到实际应用的完整知识体系。Claude 区别于其他大语言模型的推理特性思维链(Chain-of-Thought)在 Claude 中的实现机制Claude 推理能力的量化评估方法实际工程中优化 Claude 推理效果的策略文章首先介绍 Claude 的基本架构和核心概念，然后深入分析其推理机制的技术实现。我们将通过数学模型和代码示例展示 Claude 的工作原理，并提供实际应用案例。最后讨论未来发展方向和常见问题解答。
【强化学习论文合集】十一.2018国际表征学习大会论文(ICLR2018)
计算机科研杂货铺
12-08 1915
强化学习（Reinforcement Learning, RL），又称再励学习、评价学习或增强学习，是机器学习的范式和方法论之一，用于描述和解决智能体（agent）在与环境的交互过程中通过学习策略以达成回报最大化或实现特定目标的问题。 本专栏整理了近几年国际顶级会议中，涉及强化学习（Reinforcement Learning, RL）领域的论文。顶级会议包括但不限于：ICML、AAAI、IJCAI、NIPS、ICLR、AAMAS、CVPR、ICRA等。
GO FOR A WALK AND ARRIVE AT THE ANSWER: REASONING OVER PATHS IN KNOWLEDGE BASES USING REINFORCEMENT
weixin_44466434的博客
08-24 970
知识图谱推理
Go for a Walk and Arrive at the Answer Reasoning Over Paths in Knowledge Bases using Reinforcement L
weixin_48957476的博客
06-05 951
我们的rl基配方具有许多理想的性能。首先，MINERVA具有采用可变长度路径的内置灵活性，这对于回答需要复杂推理链的更难的问题非常重要(Shen et al .， 2017)。其次，MINERVA不需要预训练，通过强化学习从头开始在知识图上进行训练;不需要其他监督或微调，这代表了RL在NLP中的先前应用的重大进步。第三，我们基于路径的方法计算效率很高，因为通过在查询实体周围的小邻域中搜索，它避免了像以前的工作那样对知识库中的所有实体进行排序。最后，我们的智能体发现的推理路径自动形成其预测的可解释来源。
KBQA中用到强化学习的相关论文
lft_happiness的博客
03-29 1544
KBQA 有关强化学习的相关论文整理
【EMNLP2019】Knowledge Aware Conversation Generation with Explainable Reasoning over Augmented Graphs
imsuhxz的博客
12-09 1014
p4 in 2019/12/9 论文名称：Knowledge Aware Conversation Generation with Explainable Reasoning over Augmented Graphs … … … ：基于可解释图推理的知识感知对话生成模型 论文作者：Zhibin Liu, Zheng-Yu Niu, Hua Wu, Haifeng Wang 论文来源：EMNL...
论文解读：Query Graph Generation for Answering Multi-hop Complex Questions from Knowledge Bases
夏栀的博客
01-06 1434
论文解读：Query Graph Generation for Answering Multi-hop Complex Questions from Knowledge Bases（2020ACL） 简要信息： 序号 属性 值 1 模型名称 - 2 所属领域 自然语言处理 3 研究内容 KBQA 4 核心内容 Beam search；Query Graph Generation 5 GitHub源码 https://github.com/lanyunshi/Multi-hop
基于变量推理的知识图路径推理分析
qq_43111389的博客
07-22 1928
知识图推理提高了图结构特征的感知能力，提高了模型精度，增强了模型学习和推理能力。本文提出了一种新的基于变分推理发散自动编码器（DIVa）模型的GraphDIVa模型。分析了模型的网络结构和计算过程。将图形图像算法引入路径推理模块，以解决原始模型无法感知图形结构的特征，从而导致准确率下降的问题。因此，GraphDIVA可以通过更少的学习迭代实现更高的准确率。...
【知识图谱论文】MINERVA:使用强化学习对知识库中的路径进行推理
qq_43058281的博客
02-10 4079
Article 文献题目：Go for a Walk and Arrive at the Answer: Reasoning Over Paths in Knowledge Bases with Reinforcement Learning 文献时间：2018 发表期刊：ICIR https://github.com/shehzaadzd/MINERVA 摘要 自动和手动构建的知识库 (KB) 通常是不完整的——通过综合现有信息可以从 KB 中推断出许多有效的事实。知识库补全的一种流行方法是通过对沿着连接一
GRL Papers with codes
awaitxm的博客
07-22 1305
GRL相关论文以及代码（转载自IEEE Reinforcement Learning on Graphs: A Survey）
强化学习多跳推理-知识图谱
07-12
多篇研究论文展示了强化学习在知识图谱多跳推理中的应用，如ICLR 2018年的"Reasoning Over Paths in Knowledge bases using Reinforcement Learning"，它提出了在不完整知识图谱中进行推理时，由于错误的反馈导致...
[论文阅读] AI + 软件工程 | LLM救场Serverless开发！SlsReuse框架让函数复用率飙升至91%，还快了44%
张较瘦
11-25 796
本文提出SlsReuse，首个基于大语言模型（LLM）的无服务器函数复用框架，以解决无服务器计算中函数复用的核心挑战：缺乏专用仓库、函数异质性、任务与函数的语义鸿沟。SlsReuse先从开源基准筛选500个函数构建高质量仓库；再通过LLM少样本提示提取函数的“意图+平台+云服务+语言”四元组语义表示；最后经多级剪枝与意图相似度匹配推荐函数。实验显示，基于ChatGPT-4o的SlsReuse在110个任务查询上Recall@10达91.20%，超最优基线24.53个百分点，推荐延迟47.47ms，较LLM变
FC-CLIP 论文阅读 开放词汇的检测与分割的统一
Traceyfind的博客
11-24 832
摘要：FC-CLIP提出一种单阶段开放词汇分割框架，通过共享冻结的卷积CLIP主干解决传统两阶段方法计算量大和特征对齐问题。该方法包含类无关掩码生成器和双分类头（训练集内/外），利用Mask2Former风格解码器生成候选掩码，并通过几何集成策略融合分类结果。实验表明，冻结CLIP主干能保持零样本能力，而CNN结构对分辨率变化更鲁棒，在保持开放词汇性能的同时显著提升效率。（149字）
DetLH论文阅读
Traceyfind的博客
11-24 925
本文提出DetLH方法，通过语言层次结构和弱监督实现开放词汇目标检测。该方法利用WordNet扩展图像级标签为多标签分类问题，结合CLIP生成伪标签进行训练。关键创新包括：1）语言层次自训练（LHST），通过置信度加权处理扩展标签的可靠性；2）语言层次提示生成（LHPG），将测试词汇映射到WordNet空间解决语义不对齐问题。实验表明，该方法能使用廉价图像级标签训练通用检测器，在不同主干网络上均有效，实现了开放词汇检测能力。
AIGC 论文笔记
m0_67168421的博客
11-22 995
GAN有两个模型，，在训练过程中，而。两个模型都是MLP，在对抗的过程中得到训练，
117页-图解重要数据处理安全要求(1).pdf
11-26
117页-图解重要数据处理安全要求(1)
基于C++与ROS的双机械臂协同控制系统：Gazebo仿真与UR10实体机器人集成开发实践
最新发布
11-26
本项目采用C++编程语言结合ROS框架构建了完整的双机械臂控制系统，实现了Gazebo仿真环境下的协同运动模拟，并完成了两台实体UR10工业机器人的联动控制。该毕业设计在答辩环节获得98分的优异成绩，所有程序代码均通过系统性调试验证，保证可直接部署运行。 系统架构包含三个核心模块：基于ROS通信架构的双臂协调控制器、Gazebo物理引擎下的动力学仿真环境、以及真实UR10机器人的硬件接口层。在仿真验证阶段，开发了双臂碰撞检测算法和轨迹规划模块，通过ROS控制包实现了末端执行器的同步轨迹跟踪。硬件集成方面，建立了基于TCP/IP协议的实时通信链路，解决了双机数据同步和运动指令分发等关键技术问题。 本资源适用于自动化、机械电子、人工智能等专业方向的课程实践，可作为高年级课程设计、毕业课题的重要参考案例。系统采用模块化设计理念，控制核心与硬件接口分离架构便于功能扩展，具备工程实践能力的学习者可在现有框架基础上进行二次开发，例如集成视觉感知模块或优化运动规划算法。 项目文档详细记录了环境配置流程、参数调试方法和实验验证数据，特别说明了双机协同作业时的时序同步解决方案。所有功能模块均提供完整的API接口说明，便于使用者快速理解系统架构并进行定制化修改。 资源来源于网络分享，仅用于学习交流使用，请勿用于商业，如有侵权请联系我删除！
掌握系统变化的艺术
11-26
本书聚焦于现代软件系统中变化的常态性，提出以模型驱动和知识管理为核心的应对框架。通过元建模、可变性设计与协同追踪技术，支持系统全生命周期的持续演化。内容涵盖从需求到运维的多层级变革管理，强调跨领域协作与形式化方法的融合，为构建高适应性系统提供理论与实践指南。
Incentivizing Reasoning Capability in LLMs via Reinforcement Learning
02-06
language_consistency (float): Proportion of target language vocabulary used in Chain-of-Thought. Returns: float: Final combined reward value. """ return task_accuracy + language_consistency ``` ...
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