AAAIJan, 2021

基于离散优化的离散知识图谱嵌入

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TL;DR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。
发现论文，激发创造
  • 高效嵌入动态知识图谱

    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。

    Oct, 2019

  • 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

  • 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

  • 正交 Procrustes 分析实现高效知识图谱嵌入学习

    提出一种简单而有效的知识图谱嵌入框架，使用关系矩阵的全批量学习，基于正交 Procrustes 分析，非负采样训练等三项技术创新较大程度上减少训练时间和环境影响，同时能够生成具有高度可解释性并且富含语义的模型。

    Apr, 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

  • 通过记忆推理：最近邻居知识图嵌入

    本文提出了通过预训练语言模型和 k 近邻的知识图谱嵌入新方法 kNN-KGE，使得 rare 或 emerging entities 更容易被显式地存储，而非隐式存在于模型参数中，实验证明该方法可提高归纳式和传导式链接预测结果，并在只有很少的三元组的低资源情况下获得更好的性能。

    Jan, 2022

  • 知识图谱嵌入：从表示空间的角度进行的调查

    本文从数学空间的角度系统性地回顾了当前存在的 KGE 技术，并介绍了基本的数学空间定义。通过对不同的类别 KGE 方法的讨论，总结了它们在不同嵌入需求下如何发挥空间优势，并探讨了数学空间在不同场景下的优势和原因。最后，从表示空间的角度提出了一些有前途的研究方向，希望能激发研究人员在设计 KGE 模型及相关应用时更加考虑其数学空间特性。

    Nov, 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

  • 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

  • DGL-KE：规模化训练知识图谱嵌入

    DGL-KE 是一个开源的知识图谱嵌入计算软件包，采用多进程、多 GPU 和分布式并行化等各种创新优化，可以在 8 个 GPU 的 EC2 实例上的 100 分钟内计算出 8600 万节点和 3.38 亿边的知识图谱的嵌入，比其他竞争方法快 2 至 5 倍。

    Apr, 2020