Aug, 2017

知识图谱中非离散属性预测的多任务神经网络

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TL;DR本文中，我们提出了一种新颖的基于多任务神经网络的方法，用于在关系学习环境中编码、融合和预测非离散属性信息，该方法在关系三元组分类和属性值预测任务中优于现有的许多方法。
knowledge graphsnon-discrete attributesrelational learningmulti-task neural networktriplet prediction
发现论文，激发创造
  • 多任务 CNN 模型用于属性预测

    本研究提出了一种联合多任务学习算法，利用深度卷积神经网络（CNN）更准确地预测图像属性。研究考虑通过多任务 CNN 模型学习二进制语义属性，每个 CNN 将预测一个二进制属性。多任务学习允许 CNN 模型在不同属性类别之间共享视觉知识，进而进一步应用于属性预测之中。

    Jan, 2016

  • 用于属性改进的属性：属性分类的多任务网络

    通过使用多任务深度卷积神经网络 (MCNN)，共享所有属性的最低层，共享相关属性的更高层，并在 MCNN 上构建辅助网络以利用所有属性的分数来提高每个属性的最终分类，我们可以利用属性关系来提高属性分类器的准确性。我们在两个具有挑战性的公开数据集上展示了我们方法的有效性。

    Apr, 2016

  • 多任务网络中的全自适应特征共享及其在个人属性分类中的应用

    本文提出了一种以紧凑的多任务深度学习架构为设计目标的方法，使用一种推动类似任务聚集的新标准在训练期间贪心地扩大网络，以优化多任务学习的泛化性能并在人员属性分类任务中取得最先进的精度。

    Nov, 2016

  • 在知识图谱中学习基于注意力机制的嵌入向量以预测关系

    该研究论文提出了基于注意力机制的特征嵌入方法，能有效地捕捉到三元组周边复杂和隐式的信息，并在多个数据集上相对于现有方法实现了显著的性能提升。

    Jun, 2019

  • 关系数据的神经网络

    该研究针对深度神经网络在社交网络分析等结构化领域表现不佳的问题，提出了一种新方法，即基于关系随机游走的特征和参数共享的关系神经网络。实验证明，该方法在多个标准关系数据集上的表现优于多种神经网络和统计关系模型。

    Aug, 2019

  • 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

  • 关系多任务学习：建模数据和任务之间的关系

    本文提出了一种创新的关系多任务学习框架 MetaLink，通过建立连接数据点和任务的知识图谱，利用来自辅助任务的数据点标签预测新任务中的结果，可以在不同领域的 6 个基准数据集上成功地利用不同任务之间的关系，在提出的关系多任务学习设置下，可以优于现有方法，ROC AUC 性能提高了高达 27%。

    Mar, 2023

  • 通过联合建模多元关系结构演化进行时间属性预测

    本文提出了一個新的框架 DArtNet，它利用了動態知識圖中的信息進行時間序列預測，經實驗證明可以提高預測準確率。

    Mar, 2020

  • 利用节点属性处理不完整关系数据

    本论文提出了一种贝叶斯概率方法，通过将二进制编码的各种节点属性纳入泊松似然的关系模型中，利用侧面信息来提高社区检测和链接预测的性能。该方法可以灵活地处理有向和无向关联网络，利用节点属性的稀疏性，通过高效的 Gibbs 采样实现推理。广泛实验证明，我们的模型实现了最先进的链接预测结果，尤其是在高度不完整的关系数据中。

    Jun, 2017

  • 多个知识图谱嵌入模型上应用注意力的链接预测

    通过结合多种模型的查询表示，用注意力机制选择最合适的模型来回答每个查询，将模型映射到柏克莱球形空间中，以学习关系和结构模式，提供更高的表现力和推断能力，并在各种链接预测基准测试中展开了广泛的实验分析，表明综合模型优于个别模型，包括最先进的方法。

    Feb, 2023