知识图谱嵌入和可解释人工智能

Apr, 2020

Knowledge Graph Embeddings and Explainable AI

Federico Bianchi, Gaetano Rossiello, Luca Costabello, Matteo Palmonari, Pasquale Minervini

TL;DR介绍了知识图谱嵌入的概念，生成和评估，总结了用于在向量空间中表示知识的方法，讨论了预测模型的解释性问题和解决方法。

Abstract

knowledge graph embeddings are now a widely adopted approach to knowledge representation in which entities and relationships are embedded in vector spaces. In this chapter, we introduce the reader to the concept of knowledge graph embeddings by explaining what they are, how they can be

knowledge graph embeddings knowledge representation vector space explainability predictive models

发现论文，激发创造

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

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

近期基于随机游走的知识图嵌入方法综述

本文主要介绍了知识图谱及其嵌入方法，并回顾了最近发展的一些基于随机游走的嵌入方法。

Jun, 2024

从词嵌入解释知识图谱关系表达

研究利用词嵌入的理论，将知识图谱关系分为三种类型，并为每种类型导出其表示法的明确要求，以了解知识图谱数据的潜在结构如何被不同表达方法所捕捉。

Sep, 2019

从潜在到明晰：将知识图谱嵌入转化为可解释的结构

本论文介绍了一种针对知识图嵌入模型的事后可解释人工智能方法，通过直接解码嵌入在知识图中的潜在表示，识别相似嵌入实体的子图邻域内的不同结构，并将这些见解转化为人类可理解的符号规则和事实，在知识图嵌入模型的抽象表示和预测输出之间构建了桥梁，提供清晰、可解释的见解。

Jun, 2024

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

利用知识图谱嵌入空间上的语义查询探索学术数据

本文介绍了使用知识图谱嵌入方法来分析其语义结构，从而支持数据探索和解决相关问题的框架和方法。通过这种方式，可以使用良好研究的词嵌入空间定义语义查询，以便在数据集中解决相似性和类比等任务，并支持传统学术数据探索任务及一些新的有趣任务的解决。

Sep, 2019

知识图谱中关系预测的可解释表示

该研究提出了一种基于语义相关性子图学习的可解释性表示方法 SEEK，能够提高知识图谱关系预测的性能和解释性。研究评估了 SEEK 在复杂关系预测任务上的表现，并表明了其优于标准学习表示方法。

Jun, 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

知识图谱可解释的基于实体的推荐

本文介绍了一种通过利用知识图谱的外部知识来生成解释的方法，通过 Personalized PageRank 算法对商品和知识图谱实体进行联合排序，生成具有解释的推荐。

Jul, 2017