NQE: الترميز الثنائي للأس ن للأسئلة المعقدة على الرسوم البيانية المعرفية فوق العلاقاتية

الإجابة على الاستعلامات المعقدة (CQA) هي مهمة أساسية لل揄揄揄揄揄揄揄揄推理（在知识图谱中进行多跳和逻辑推理）。目前，大多数方法仅限于二元关系事实之间的查询，并且对包含两个以上实体的事实（n≥2）关注较少，而这些事实更普遍存在于现实世界中。此外，以前的 CQA 方法只能预测少数几种给定类型的查询，无法灵活扩展到更复杂的逻辑查询，这极大地限制了它们的应用。为了克服这些挑战，在本工作中，我们提出了一种新的 N-ary Query Embedding (NQE) 模型，用于在超关系知识图谱 (HKGs) 上进行 CQA，其中包含大量 n-元事实。NQE 利用双异构 Transformer 编码器和模糊逻辑理论来满足所有 n-元 FOL 查询，包括存在量词、合取、析取和否定。我们还提出了一种并行处理算法，可以在单个批次中训练或预测任意 n-元 FOL 查询，无论每个查询的类型如何，具有良好的灵活性和可扩展性。此外，我们生成了一个新的 CQA 数据集 WD50K-NFOL，其中包括在 WD50K 上的各种 n-元 FOL 查询。WD50K-NFOL 和其他标准 CQA 数据集上的实验结果表明，NQE 是最先进的 CQA 方法之一，在 HKGs 上具有良好的泛化能力。我们的代码和数据集已公开。以下是根据您的要求优化后的阿拉伯语翻译：الإجابة على الاستعلامات المعقدة (CQA) هي مهمة أساسية لإجراء استدلالات متعددة الخطوات واستدلالات منطقية على الرسوم البيانية للمعرفة (KGs). حاليًا، تقتصر معظم الطرق على الاستعلامات بين الحقائق ذات العلاقات الثنائية وتهمل إلى حد كبير الحقائق الن-أرية (n≥2) التي تحتوي على أكثر من كيانين، وهي أكثر شيوعًا في العالم الحقيقي. علاوة على ذلك، يمكن للطرق السابقة في CQA التنبؤ فقط بأنواع قليلة محددة من الاستعلامات ولا يمكن توسيعها بمرنّة لتشمل استعلامات منطقية أكثر تعقيدًا، مما يحد بشكل كبير من تطبيقاتها. لتجاوز هذه التحديات، نقترح في هذا العمل نموذجًا جديدًا للتمثيل المتجهي للاستعلامات الن-أرية (NQE) لأجل الإجابة على الاستعلامات المعقدة فوق الرسوم البيانية للمعرفة ذات العلاقات الفائقة (HKGs)، والتي تتضمن كمية كبيرة من الحقائق الن-أرية. يستخدم NQE مُشفِّر Transformer ذو الهيكل المزدوج غير المتجانس ونظرية المنطق الضبابي لتلبية جميع استعلامات FOL الن-أرية، بما في ذلك الكمياء الوجودية والتقاطع والاختيار والنفي. كما اقترحنا خوارزمية معالجة متوازية يمكنها تدريب أو التنبؤ بأي استعلام FOL ن-أري في دفعة واحدة، بغض النظر عن نوع كل استعلام، مع مرنة وقابلية توسع جيدة. بالإضافة إلى ذلك، أنشأنا مجموعة بيانات جديدة لـ CQA تسمى WD50K-NFOL، وتتضمن مجموعة متنوعة من استعلامات FOL الن-أرية فوق WD50K. تظهر نتائج التجارب على WD50K-NFOL وعلى مجموعات البيانات القياسية الأخرى لـ CQA أن NQE هي أفضل طريقة حالية للإجابة على الاستعلامات المعقدة فوق HKGs ولديها قدرة تعميم جيدة. يتم توفير شفرتنا ومجموعة البيانات لدينا بشكل عام.请注意，“超关系知识图谱”(Hyper-relational Knowledge Graphs, HKGs) 和“模糊逻辑理论”(fuzzy logic theory) 等术语在阿拉伯语中没有通用的翻译版本时，在括号内保留了英文原词以确保信息的完整性。