AAAINov, 2019

为链接预测学习层次感知知识图谱嵌入

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TL;DR该研究提出了一种新的知识图谱嵌入模型 ——HAKE，该模型采用极坐标系将实体映射到不同的层次，以模拟语义层次结构，从而在链接预测任务上实现了显著的性能提升。
发现论文，激发创造
  • 超几何分层知识图谱嵌入的低维链接预测

    本文提出了一种新颖的基于注意力的可学习曲率超几何分层知识图嵌入模型（HypHKGE），以在超几何空间中有效地建模知识图中的语义层次结构，并在低维度下表现出色，特别是在链接预测方面。

    Apr, 2022

  • 个性化推荐的分层关注知识图谱嵌入

    本文提出了一种新的分层注意力知识图嵌入框架（HAKG），用于捕捉用户偏好，并在缓解数据稀疏性问题方面表现出优越性。

    Oct, 2019

  • 知识图谱的全息嵌入

    本文提出一种名为 HoloE 的方法用于学习整个 knowledge graph 的综合空间表示，通过循环相关性来创建组合表示，从而在 link prediction 和 relational learning 等方面超越现有技术。

    Oct, 2015

  • 低维双曲知识图谱嵌入

    本文介绍了一种超几何知识图嵌入方法，可以同时捕捉层次结构和逻辑模式，并在现有方法的基础上提高了平均倒数排名（MRR）达 6.1%。

    May, 2020

  • 使用双曲线知识图嵌入进行知识关联

    本论文提出一种基于超球面嵌入的超球面关系图神经网络模型，通过实体对齐和类型推断等任务，捕捉知识图谱中的关系，并证明该模型具有有效性和效率。

    Oct, 2020

  • 基于层次距离和语义表示学习的联合嵌入用于链接预测

    本文提出了一种新颖的知识图谱嵌入模型 HIE，将每个三元组（头实体、关系、尾实体）同时模拟成距离测量空间和语义测量空间，并结合层次感知空间，利用实体和关系丰富的层次信息进行更好的表示学习，实验结果表明，HIE 在链接预测任务上优于若干现有的知识图谱嵌入方法，能够准确处理复杂的关系。

    Mar, 2023

  • HAKG: 面向推荐的层次感知知识门控网络

    本文提出了一种新模型，叫做 Hierarchy-Aware Knowledge Gated Network（HAKG），主要应对 KG 领域中现存的一些问题，在实验中，与现有的方法相比表现了很大的优势。

    Apr, 2022

  • 知识超图：超越二元关系的预测

    本文提出了两种基于嵌入的方法 HSimplE 和 HypE，直接处理知识超图中的关系， 以解决链接预测问题，此外还开发了公共数据集、基准测试并进行了实验，证明所提出的模型比基准测试更 effective。

    Jun, 2019

  • 超几何知识图嵌入的 3D 旋转和平移

    该研究介绍了一种叫做 3H-TH 的新型模型，可以同时捕捉对称、反对称、倒置、交换组合、非交换组合、层级和多重性等许多关系模式，实验结果表明，在低维空间中，该模型在精度、层级属性和其他关系模式方面优于现有的最先进模型，但在高维空间中表现相似。

    May, 2023

  • 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