Mar, 2015

学习不完善和不完整知识库的嵌入式表示进行知识推理

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TL;DR本研究介绍了一种名为 IIKE 的概率模型，结合对实体和关系的嵌入，以提高在大规模知识库上进行推理时的准确性，通过对不完整的知识库进行训练，得出了在链接预测和三元组分类方面比现有基准和领先方法都显著更好的结果。
knowledge inferenceembedding entitiesprobabilistic modellink predictiontriplet classification
发现论文，激发创造
  • 基于层次距离和语义表示学习的联合嵌入用于链接预测

    本文提出了一种新颖的知识图谱嵌入模型 HIE，将每个三元组（头实体、关系、尾实体）同时模拟成距离测量空间和语义测量空间，并结合层次感知空间，利用实体和关系丰富的层次信息进行更好的表示学习，实验结果表明，HIE 在链接预测任务上优于若干现有的知识图谱嵌入方法，能够准确处理复杂的关系。

    Mar, 2023

  • 语言模型作为知识嵌入

    该论文提出了一种基于对比学习的 LMKE 方法，采用语言模型从文本信息中推导出知识嵌入，旨在丰富长尾实体的表征，并解决以前的基于描述的方法的问题，实验结果表明 LMKE 在知识嵌入基准测试中特别是长尾实体上取得了最先进的性能.

    Jun, 2022

  • OpenKI：结合开放信息抽取、知识库和关系推理的方法

    本文提出了 OpenKI 模型，通过对 OpenIE 三元组和 Knowledge Bases（KB）的整合来处理 OpenIE 的稀疏性。该模型通过进行实例级别推理来处理未知实体，并借助聚合和关注机制在关系推理中利用其邻域中的信息。实验结果表明，该方法不仅显着提高了现有 OpenIE 提取的准确率，而且还提高了面向半结构化数据的 OpenIE 表现。

    Apr, 2019

  • 为链接预测学习层次感知知识图谱嵌入

    该研究提出了一种新的知识图谱嵌入模型 ——HAKE，该模型采用极坐标系将实体映射到不同的层次，以模拟语义层次结构，从而在链接预测任务上实现了显著的性能提升。

    Nov, 2019

  • 使用异构表示法连接语言和知识进行神经关系抽取

    本文介绍一种统一 Relation Extraction 和 KB Embeddings 的学习框架，并证明在知识库更新任务中取得了显著进展。

    Mar, 2019

  • 一个可解释的知识迁移模型用于知识库完成

    本研究提出了一种新的嵌入模型 ITransF，它通过稀疏注意机制来完成知识库的补全，并在两个基准数据集（WN18 和 FB15k）上进行了评估，相对于没有使用额外信息的所有基线，ITransF 在知识库补全任务上都显示出了更好的性能。

    Apr, 2017

  • 知识超图：超越二元关系的预测

    本文提出了两种基于嵌入的方法 HSimplE 和 HypE，直接处理知识超图中的关系， 以解决链接预测问题，此外还开发了公共数据集、基准测试并进行了实验，证明所提出的模型比基准测试更 effective。

    Jun, 2019

  • 实体和关系嵌入模型在知识图谱补全中的调查

    本研究是对实体和关系的嵌入模型在知识图谱完善领域的综合调查，总结了标准基准数据集的最新实验结果，并指出了潜在的未来研究方向。

    Mar, 2017

  • 知识图谱嵌入：概述

    本文综述了知识图谱完成中的当前研究状态，特别关注了知识图谱嵌入设计的两个主要分支：基于距离的方法和基于语义匹配的方法，并探讨了与最近提出的模型之间的关联及其背后的趋势，最后讨论了利用预训练语言模型和实体关系的文本描述相结合进行知识图谱完成的新方法。

    Sep, 2023

  • 在知识库学习和推理中嵌入实体和关系

    通过基于神经嵌入的方法，学习知识库中实体和关系的表示，并将大多数现有模型统一到一个学习框架下，比较各种嵌入模型在链接预测任务上的表现，其中一个简单的双线性公式在任务中取得新的最优结果；此外，利用此模型可以挖掘逻辑规则，其中包含组合推理，并且此方法在 Horn 规则挖掘方面表现优秀。

    Dec, 2014