ACLMay, 2019

利用头修饰符模板确保深度类型描述生成中的可读性和数据保真度

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TL;DR本文提出了基于头修饰模板的方法来生成实体类型的简洁描述，并提供了新的数据集和自动评估指标，实验结果表明与基线模型相比，该方法在提高可读性的同时，实现了最先进的性能。
type descriptionknowledge graphsgenerative methodsautomatic metricsstate-of-the-art performance
发现论文，激发创造
  • 利用图遍历和实体描述进行实体类型预测

    提出了一种利用 RDF2vec 不同图形遍历策略和实体的文本描述来进行实体打标的新方法（GRAND）。实验表明，引入上下文信息的方式和生成图行走序列的策略对于实体打标在 KG 中有重要影响。该方法在 DBpedia 和 FIGER 基准数据集上，对于精细和粗粒度类组合都优于基线方案。

    Jul, 2022

  • 通过探索知识图谱进行实体描述生成

    本文介绍了一个大规模、有挑战性的数据集，以促进知识图谱到文本分类的实际场景研究，同时提出了一种多图结构和聚合方法，以更全面地代表原始图信息，并成功解决信息丢失和参数爆炸的问题。

    Apr, 2020

  • 数据文档生成的挑战

    研究采用新颖的数据生成文本的方式，对当前的文本生成方法进行了探究，并通过提出一系列抽取性评估方法和使用当前神经生成方法得到基线结果。实验结果表明，这些模型产生流畅的文本，但未能令人信服地近似人类生成的文档，甚至模板化的基线方法在某些指标上超过了这些神经模型，尽管复制和重构扩展会导致明显的改进。

    Jul, 2017

  • 数据到文本生成的变分模板机

    本文提出了一种用于从结构化数据生成文本描述的新方法 - VTM (变分模板机)，该方法能够从有配对和无配对的数据中学习生成模板，提高文本生成的多样性并保持良好的流畅度和质量。

    Feb, 2020

  • 超细粒度实体类型化

    介绍了一种新的实体类型任务，使用头词来进行大规模远程监督，利用多任务目标训练模型，实现对实体类型的预测，对这一方法进行了实验评估并提供相关数据和模型。

    Jul, 2018

  • 向实体引导的文本生成中注入实体类型

    本文旨在在解码阶段对实体类型进行建模，以生成准确的上下文词汇，实验表明注入类型在实体提及生成过程中的表现优于现有的类型嵌入拼接基线。

    Sep, 2020

  • 利用多任务问答在语言模型中灌输类型知识

    该研究论文介绍了一种利用基于类型的问题通过文本预训练在语言模型中灌输细粒度类型知识的方法，并利用知识库文档和知识图谱创建 WikiWiki 数据集来评估性能。该方法在零 - shot 对话状态跟踪基准测试中取得了最先进的表现，可以准确地推断维基百科文章中的实体类型，并能够发现人工评判认为有用的新类型。

    Apr, 2022

  • 描述知识库

    利用指针网络，通过两个注意力机制（槽感知注意力、表位置自注意力），自动生成关于结构化知识库的自然语言描述，并提出基于 KB 重构的评估方法。实验表明，与现有最先进方法相比，该方法的性能显著提高，重构后的 KB 达到了 68.8％-72.6％的 F - 分数。

    Sep, 2018

  • 通过大规模打标实现可解释的实体表示

    本研究提出了一种利用细粒度实体类型推断模型生成具备人类可读性，且能够直接用于实体相关任务的实体表示向量的方法，并针对特定领域实体优化表征，通过少量规则增加领域知识以提高性能。

    Apr, 2020

  • 知识图谱多跳推理的类型感知嵌入

    本文提出了一种新颖的基于 TypE-aware 信息传递（TEMP）模型，它通过加强查询中的实体和关系表示，并同时提高了概括推理、演绎推理和归纳推理，来利用知识库中关键的语义知识，从而提高现有嵌入式模型的性能。实验结果表明其有效性。

    May, 2022