这些方法通过将知识图谱表示为图结构,并利用图神经网络来发掘实体之间的隐藏关系和属性。例如,一种常见的方法是使用基于路径注意力机制的图神经网络(PathAttentionNetwork,PAN),通过对实体之间的路径进行注意力加权,来发掘实体之间的隐藏关系和属性。此外,还有一些其他的图神经网络模型,如RelationalGraph Convolutional Network...
GNN和RAG在KGQA中的积分是前向的重要一步,但它回避了一个关键问题:确保人工智能系统的透明度和可解释性。神经网络的复杂性,尤其是在执行多跳推理任务时,通常会导致决策过程不透明。这种不透明性破坏了信任,在KGQA中,用户寻求明确、合理的回应是不可谈判的。为了缓解这种情况,开发人员必须将可解释性嵌入到这些系统中...
这些方法通过将知识图谱表示为图结构,并利用图神经网络来发掘实体之间的隐藏关系和属性。例如,一种常见的方法是使用基于路径注意力机制的图神经网络(PathAttentionNetwork,PAN),通过对实体之间的路径进行注意力加权,来发掘实体之间的隐藏关系和属性。此外,还有一些其他的图神经网络模型,如RelationalGraph Convolutional Network...