实体和关系嵌入模型在知识图谱补全中的调查
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
该研究比较短缺实际的现有图谱的 16 种最新方法的有效性和效率,并考虑到一种基于规则的基线,提出了具有可扩展性的维度以评估嵌入 LP 方法的介绍。
Feb, 2020
在本研究中,我们提出了一种关系预测模型,它利用了知识图中的文本和结构信息,并结合了步行式嵌入和语言模型嵌入来有效地表示节点。通过在一个广泛使用的数据集上进行评估,我们证明了我们的模型在关系预测任务中取得了有竞争力的结果。
Apr, 2024
本研究提出采用一种新的方法,通过为静态模型提供时间性实体嵌入功能,建立了广泛适用的时间性知识图完成模型,证明结合 SimplE 模型,该模型能优于现有模型。
Jul, 2019
知识图谱是一个基于图形的数据结构,用于表示世界的事实,其中节点表示现实世界的实体或抽象概念,边表示实体之间的关系。知识图谱嵌入通过在低维向量空间中表示实体和关系来捕捉它们之间的语义关系。本文讨论了基于翻译和神经网络的嵌入模型,它们根据语义属性、评分函数和架构的不同而有所区别,并进一步讨论了在一些使用深度学习模型和利用社交媒体数据的领域中应用知识图谱。
Apr, 2024
基于嵌入式知识图谱(KG)完成已经引起了人们的广泛关注,通过生成 KG 嵌入,讨论了不同类型的 KG 完成算法,包括链路预测、实体类型预测算法以及利用 KG 和大型语言模型(LLM)的算法,最后讨论了不同描述逻辑公理所表达的语义,并提出了对当前工作的批判性反思和未来方向的建议。
Jul, 2023
本文介绍了基于嵌入式知识图谱网络的知识库完成方法,通过使用端到端反向传播训练,可以将大型知识库压缩成优化的版本,并在知识库完成基准测试中取得了最新的最佳结果。
Nov, 2016
本文旨在在推荐系统中将知识图谱引入,特别考虑了不完整的知识图谱,并通过关系传递实现对用户偏好的理解,提高了推荐性能。通过联合训练建议模型和知识图谱完成模型,综合多个迁移模式,表现出卓越的性能
Feb, 2019