Neural Triple Stores
Die meisten Wissensgraphen sind unvollständig. Die Inferenz von fehlendem Wissen während der Abfragezeit ist in vielen Anwendungen wichtig. Der Studierende wird sich auf vortrainierte neuronale Netze konzentrieren, um Abfragen über unvollständige Wissensgraphen zu beantworten. Zu diesem Zweck wird sich der Studierende intensiv mit Ontolearn und Dice-Embeddings beschäftigen.
Ein einfaches Arbeitsbeispiel:
Graph={("Scientist","subclass","Person"),("a","type","Scientist")}
tp=Triplestore(G)
ntp=NeuralTriplestore(G)
assert len(tp.query(("?x","type","Person")))==0
assert ntp.query(("?x","type","Person"))=={"a"}
