Dec, 2016

ConceptNet 5.5: 开放通用多语言知识图谱

PDF
TL;DR本文介绍了一种与现代 NLP 技术（如单词嵌入）特别匹配的概念网路资源 ConceptNet 的新版本，它能够连接自然语言，改善它对单词意义的理解，同时对单词嵌入提供理解和应用，从而提高自然语言应用程序的性能。
machine learningconceptnetnlp techniquesword embeddingsnatural language applications
发现论文，激发创造
  • SemEval-2017 任务 2 中的 ConceptNet: 用多语言关系知识扩展词嵌入

    使用基于 ConceptNet 的知识图谱和分布式语义学，第一次在 SemEval 2017 任务 2 “多语和跨语义词相似度” 中构建高质量多语词嵌入，目前在与多种语言相关的子任务中占据第一名。

    Apr, 2017

  • CogNet: 联接语言知识、世界知识和常识知识

    本论文介绍了 CogNet 知识库，它致力于整合来自 FrameNet、YAGO、Freebase、DBpedia、Wikidata 和 ConceptNet 的三种知识类型：语言知识、世界知识和常识知识，以实现不同类型知识的一致性建模。我们提出了一种三层统一的框架式表示架构，并在此基础上提出了一种混合自动标注和众包注释的策略，以将自由形式的常识知识与其他结构化知识集成。CogNet 目前集成了 1000 + 个语言语义框架，2000 万 + 个世界级实例，以及 90,000 + 个常识知识断言。这些数据可以在我们的在线平台上轻松查询和探索，并可以以 RDF 格式免费下载以在 CC-BY-SA 4.0 许可下使用。

    Mar, 2021

  • 在预训练模型中加入常识知识图谱以进行社交常识任务

    该研究提出了两种方法，通过外部常识知识图谱，隐式或显式地融入到预先训练好的自然语言处理模型中，以提高社交智能，这种方法对社交常识推理任务 SocialIQA 的表现在有限和完整的训练数据制度下都表现出良好的效果。

    May, 2021

  • 超越词嵌入：从大规模知识库中学习实体和概念表示

    本文提出了一种新颖而简单的技术，将来自不同结构的两个大型知识库中的概念知识（Wikipedia 和 Probase）整合起来，学习概念表示，并在两个任务上评估了概念嵌入模型：类比推理和概念分类，并展示了无监督环境中用于神经语义分析的参数识别的案例研究，相对于 gazetteer 和正则表达式等繁琐易出错的方法，我们的无监督方法具有更好的泛化能力。

    Jan, 2018

  • 基于知识图谱的神经网络在自然语言处理中的应用

    提出了一种增强学习模型的方案，即通过知识图谱的事实三元组来为自然语言处理任务提供上下文知识，并采用基于卷积的模型来减少关注空间，从而大大提高了文本分类和自然语言推理任务的性能。

    Feb, 2018

  • 使用词向量进行半自动 WordNet 关联

    本文提出一种将不同语言的词汇网络进行链接的方法，可用于自然语言处理等知识性应用，能够在目标语言的候选词汇同义词集排名的前十位中为 60％的所有同义词集和 70％的名词同义词集检索出获胜的同义词集。

    Jan, 2022

  • KagNet: 基于知识的图网络用于常识推理

    该研究提出了一种基于知识图谱的语义推理框架，以解决常识性问题，并通过引入 KagNet 模型和 ConceptNet 外部资源，取得了在常识 QA 数据集上的最佳表现。

    Sep, 2019

  • 注入词库的短语嵌入用于命名实体识别

    本文提出了一种新的学习单词嵌入的方法，可以利用相关词汇表的信息来改进单词表示，并使用神经单词嵌入在 CoNLL 和 Ontonotes NER 中实现了最先进的结果。在公共数据上取得了 90.9 的 F1 评分，优于以前的任何系统，并与使用私有工业查询日志数据的系统匹配。

    Apr, 2014

  • 知识图谱嵌入的持续学习

    本文介绍了一种基于连续学习方法的增量知识图嵌入技术，弥补了现有嵌入技术只能处理先前已知概念的局限性，并提供了一些在知识图嵌入技术和机器人应用之间进行权衡的洞见。

    Jan, 2021

  • 语义网络的拓扑特性和组织原则

    研究了 ConceptNet 定义的由 11 种不同语言的七个语义关系组成的语义网络的特性，发现它们普遍具有稀疏、高度聚集和幂律程度分布等基本属性，少数语言的语义网络由于语法规则的影响出现幂律分布中的峰值。此外，根据语义关系类型和语言不同，语义网络中连接的形成受不同原则的指导，利用语义网络中相似性和互补性知识，可以提高 NLP 算法中的缺失链接推断。

    Apr, 2023