Oct, 2019

高效嵌入动态知识图谱

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TL;DR提出了一种上下文感知的动态知识图谱嵌入方法 (DKGE)，该方法利用两个有注意力机制的图卷积网络、一种门控策略和翻译操作，通过双重表示 (知识嵌入和上下文元素嵌入) 联合模型化实体和关系及其环境，以快速获取更新的知识图谱嵌入，同时支持从头开始的知识图谱嵌入。实验证明 DKGE 在动态环境下具有良好的有效性和效率。
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发现论文，激发创造
  • 知识图谱嵌入模型及其应用调查

    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

  • 基于离散优化的离散知识图谱嵌入

    本研究提出了离散知识图谱嵌入（DKGE）方法，使用可计算的离散优化算法将知识图谱实体和关系投影到汉明空间中，以解决传统连续嵌入方法中巨大的存储和计算成本挑战。DKGE 可以在理论上保证收敛，实验结果表明 DKGE 比传统哈希函数实现了更高的准确性，而且比很多连续嵌入方法具有更低的计算复杂度和存储成本。

    Jan, 2021

  • 利用实体邻居和深度记忆网络的知识图谱嵌入

    本文提出了一种称为实体邻居的新型附加信息，并使用深度记忆网络模型编码邻居信息。通过引入门控机制，结构和邻居的表征被整合成一个联合表征，实现了知识图谱嵌入（KGE）技术中实体表示的最新技术性能。

    Aug, 2018

  • 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

  • 在几何代数中的知识图谱嵌入

    本论文提出了一种基于几何代数的知识图谱嵌入框架 GeomE，利用多向量表示和几何积模拟实体和关系，具有对称、反对称、逆序和复合等多种关系模式，具有良好的泛化能力，能在多个基准知识图谱上优于现有的最先进模型，适用于链接预测。

    Oct, 2020

  • 基于几何代数嵌入的静态和时态知识图完成

    本论文使用几何代数和张量分解提出了一种新的知识图谱表示学习方法 GeomE 和 TGeomE，用于解决深度学习中的时序数据问题。结果表明，该方法在四个常用的静态 KG 数据集和四个知名的时间 KG 数据集上实现了最先进的性能。

    Feb, 2022

  • 基于上下文和知识图谱的动态表示

    本文提出了一种名为 CKG 的动态表示方法，利用外部知识图谱中的实体信息来提高语言句子的正确语义，实验表明，CKG 在多项任务中达到了最优结果。

    Dec, 2022

  • 差分隐私联邦知识图谱嵌入

    本论文提出了一种名为 FKGE 的分散、可扩展、隐私保护的学习框架，可用于跨多个同一领域不同知识图谱的知识嵌入。在对 11 个不同的知识图谱进行广泛的实验后，本文表明 FKGE 的性能提高了，它的模型质量最多可增加 17.85％和 7.90％。

    May, 2021

  • 序列到序列的知识图谱补全与问答

    本研究使用 Transformer 模型代替传统知识图谱嵌入模型 (KGE) 的原子嵌入表示，将 KG link prediction 问题转化为序列到序列任务以及使用自回归解码。相比于传统 KGE 模型，这种简单而强大的方法在保持推理时间可控的同时，将模型大小减少了多达 98％，在不进行过多超参数调整的情况下，在多个大型数据集上的表现优于基线。

    Mar, 2022

  • 知识图谱嵌入及其应用调查

    该论文介绍了知识图谱嵌入在推荐系统、查询扩展和实体嵌入等领域的应用，并探讨了包括基于结构信息、文本信息和图像信息的 KG 嵌入模型。

    Jul, 2021