精选理由
做知识图谱检索或知识密集型推理的团队，SeedER 提供了一种低成本高召回的新思路，值得关注其强化学习驱动的扩展策略。
知识图谱结构不规则，传统检索方法在组合查询上表现不佳。SeedER 提出一种两阶段检索框架：先用轻量级检索选取核心节点作为种子，再通过强化学习训练的策略进行选择性扩展。该方法将全局推理分解为可复用的局部决策，在控制成本的同时显著提升召回率。实验表明，SeedER 在组合泛化和图约束子模优化方面优于强基线，适合作为知识密集型推理系统的第一阶段检索器。
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知识图谱结构不规则，传统检索方法在组合查询上表现不佳。SeedER 提出一种两阶段检索框架：先用轻量级检索选取核心节点作为种子，再通过强化学习训练的策略进行选择性扩展。该方法将全局推理分解为可复用的局部决策，在控制成本的同时显著提升召回率。实验表明，SeedER 在组合泛化和图约束子模优化方面优于强基线，适合作为知识密集型推理系统的第一阶段检索器。
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