知识图谱可以看做是知识的一种离散符号表示，基于知识图谱的符号推理可以较为精准地定位答案。然而，符号推理对于语言的歧义性和噪声数据不够鲁棒。相反，深度学习的发展推动了知识图谱的神经推理方法，能够弥补符号推理的缺陷，但推理的复杂度受限，且缺乏符号推理优秀的解释能力。因
论文原文 Path-based reasoning approach for knowledge graph completion using CNN-BiLSTM with attention mechanism 出版 Expert Systems With Applications 142 (2020) 112960 代码 github 摘要 知识图谱是构建智能系统(如问答或推荐系统)的宝贵资源。然而，大多数知识图都受到
