DRUM: استخراج القواعد القابل للتفاضل من النهاية إلى النهاية في الرسوم البيانية للمعرفة

في هذا البحث، ندرس مشكلة تعلم القواعد المنطقية الاحتمالية للتنبؤ الاستقرائي والقابل للتفسير بالروابط. على الرغم من أهمية التنبؤ الاستقرائي بالروابط، فإن معظم الأعمال السابقة ركزت على التنبؤ التراندوكتيفي بالروابط ولم تستطع التعامل مع الكيانات غير المعروفة سابقًا. بالإضافة إلى ذلك، فهي نماذج صندوق أسود لا يمكن تفسيرها بسهولة للبشر. نقترح DRUM، وهي طريقة قابلة للتوسع وقابلة للاشتقاق لاستخراج القواعد المنطقية من الدرجة الأولى من الرسوم البيانية للمعرفة والتي تحل هذه المشاكل. نبرر طريquetنا من خلال إقامة علاقة بين تعلم درجات الثقة لكل قاعدة وت近似 المصفوفات ذات الرتبة المنخفضة. يستخدم DRUM الشبكات العصبية المتكررة ثنائية الاتجاه لمشاركة المعلومات المفيدة عبر مهام تعلم القواعد لعلاقات مختلفة. كما نثبت أيضًا كفاءة DRUM بشكل تجريبي مقارنة بطرق استخراج القواعد الموجودة للتنبؤ الاستقرائي بالروابط على مجموعة متنوعة من مجموعات البيانات المرجعية.注：在上述翻译中，有两处术语的翻译可能需要进一步确认其专业性和准确性："low-rank tensor approximation" 被翻译为 "تقريب المصفوفات ذات الرتبة المنخفضة"。这是一个较为常见的术语，但根据具体领域的习惯，也可能被翻译为 "تقريب الأنسجة ذات الرتبة المنخفضة"。"bidirectional RNNs" 被翻译为 "الشبكات العصبية المتكررة ثنائية الاتجاه"。这是该术语的标准翻译。因此，经过调整后的最终版本如下：في هذا البحث، ندرس مشكلة تعلم القواعد المنطقية الاحتمالية للتنبؤ الاستقرائي والقابل للتفسير بالروابط. على الرغم من أهمية التنبؤ الاستقرائي بالروابط، فإن معظم الأعمال السابقة ركزت على التنبؤ التراندوكتيفي بالروابط ولم تستطع التعامل مع الكيانات غير المعروفة سابقًا. بالإضافة إلى ذلك، فهي نماذج صندوق أسود لا يمكن تفسيرها بسهولة للبشر. نقترح DRUM، وهي طريقة قابلة للتوسع وقابلة للاشتقاق لاستخراج القواعد المنطقية من الدرجة الأولى من الرسوم البيانية للمعرفة والتي تحل هذه المشاكل. نبرر طريقتنا من خلال إقامة علاقة بين تعلم درجات الثقة لكل قاعدة وتقريب المصفوفات ذات الرتبة المنخفضة (low-rank tensor approximation). يستخدم DRUM الشبكات العصبية المتكررة ثنائية الاتجاه لمشاركة المعلومات المفيدة عبر مهام تعلم القواعد لعلاقات مختلفة. كما نثبت أيضًا كفاءة DRUM بشكل تجريبي مقارنة بطرق استخراج القواعد الموجودة للتنبؤ الاستقرائي بالروابط على مجموعة متنوعة من مجموعات البيانات المرجعية.