ACLJan, 2021

RelWalk：一种基于潜变量模型的知识图谱嵌入方法

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TL;DR本文通过扩展随机游走模型将其用于知识图谱嵌入中，提出了一种衡量实体之间关系强度的评分函数，并给出了该方法的理论分析和学习目标。在实验中，我们使用了该方法对 FB15K237 和 WN18RR 数据集进行了准确的嵌入学习，为该理论提供了实证支持。
发现论文，激发创造
  • Walk-and-Relate: 基于随机游走的稀疏知识图谱表征学习算法

    提出了一种有效的方法以解决知识图谱嵌入中数据稀疏问题。该方法通过随机游走产生附加三元组来增加三元组数量，并从产生的随机游走元路径中准确有效地过滤出信息元路径。

    Sep, 2022

  • 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

  • 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

  • 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

  • 基于神经符号化的规则嵌入知识图谱推理

    本文提出了一种名为 RulE 的框架，它融合了元素、关系和逻辑规则。通过在统一嵌入空间中学习每个逻辑规则的嵌入向量，RulE 可以以软方式进行逻辑推断，并为每个规则分配置信度分数，从而提高知识图嵌入的泛化性能。通过对多个基准知识图进行实验，RulE 的有效性得到了证明。

    Oct, 2022

  • RWR-GAE：图自编码器的随机游走正则化

    本文介绍了一种基于随机游走的方法来规范编码器学习到的表示，可以使图自编码器在节点聚类和链接预测任务中具有更好的性能表现。

    Aug, 2019

  • 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

  • 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

  • 学习实体和关系的表征

    本文提出了三种知识图谱表征模型，分别是 HypER、TuckER 和 MuRP，它们都能够自动预测缺失的关系，并且在性能方面不断取得进步。同时，该文还将最新的理论研究成果推广到了知识图谱的领域，探讨了如何在这些模型中编码不同种类的关系。

    Jan, 2022

  • 归纳知识图谱嵌入的元知识迁移

    本文提出一种名为 MorsE 的模型，该模型不学习实体的嵌入，而是学习可转移的元知识，以生成实体的嵌入，这种元知识由实体独立模块建模并通过元学习进行学习，在归纳设置下，该模型可以显着优于相应的基线模型，适用于知识图谱的内部和外部任务。

    Oct, 2021