Mar, 2020

知识图谱补全方法的现实重新评估：一项实验研究

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TL;DR本文研究使用嵌入模型进行知识图谱完成和链接预测的问题，发现这些模型在去除不现实的三元组数据后的精度远低于预期，呼吁重新探索有效的方法。
发现论文，激发创造
  • 实体和关系嵌入模型在知识图谱补全中的调查

    本研究是对实体和关系的嵌入模型在知识图谱完善领域的综合调查，总结了标准基准数据集的最新实验结果，并指出了潜在的未来研究方向。

    Mar, 2017

  • 利用嵌入式知识图谱进行链接预测

    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

  • 知识图谱嵌入用于链接预测：一项比较分析

    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

  • 松耦合知识图谱嵌入和基于本体推理的方法

    通过将知识图谱嵌入的数据驱动能力与领域专家或包含 OWL2 的蕴涵方案等领域特定推理松散地耦合，我们不仅能够提高预测精度，而且还允许用户插入自己的知识图谱嵌入和推理方法。我们的初步结果表明，我们的方法将基准知识图嵌入的平均倒数排名（MRR）精度提高了最高 3 倍，并且超过了将知识图嵌入与规则挖掘和推理相结合的混合解决方案高达 3.5 倍 MRR。

    Feb, 2022

  • 知识图谱补全模型的开放环境扩展

    提出了一种新颖的嵌入式知识图谱完整模型扩展，使其能够执行开放世界链接预测，该模型结合从文字语料库中学习的词嵌入和从知识图谱中学习的常规链接预测模型，通过独立训练这两个模型并进行变换，将实体名称和描述的嵌入映射到基于图的嵌入空间中，实验结果表明我们的方法在多个数据集上都取得了有竞争力的效果且无需对图和文本进行联合训练。

    Jun, 2019

  • 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

  • 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

  • 基于结构和文本嵌入的知识图谱补全

    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

  • 知识图谱补全综述

    该研究论文介绍了知识图谱在信息抽取方法中的应用，探讨了表示学习和图神经网络在知识图谱完成中的作用，以及如何利用知识图谱在下游任务中预测缺失的链接。

    Aug, 2022

  • 基于二元和三元嵌入模型的知识库链接预测

    本文提出了一种结合了高容量模型和简单模型的方法 Tatec，该方法使用不同种类的正则化和组合策略，从而在四个文献基准测试中取得了最先进的结果，实现了在不同类型关系上都能优于现有方法的内源链接预测问题解决方案。

    Jun, 2015