ACLJun, 2021

端到端自然语言处理知识图谱构建

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TL;DR这篇论文研究了从科学论文中构建 NLP 知识图谱的端到端构建方法，重点在提取四种类型的关系：任务和数据集之间的关系，任务和评估指标之间的关系，以及相同类型实体之间的关联关系。通过将 SciNLP-KG 框架应用于 ACL 文献库中的 30,000 篇 NLP 论文构建了一个大规模的知识图谱，可支持自动构建 NLP 领域的科学排行榜，并且实验结果表明：所得知识图谱包含高品质信息。
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发现论文，激发创造
  • 自然语言处理中知识图谱十年调研

    对自然语言处理中知识图谱相关研究领域进行综合调研，总结任务分类、相关贡献和研究进展，并提出了未来研究方向

    Sep, 2022

  • 面向科学知识图谱构建的实体、关系和共指的多任务识别

    本研究提出了一个多任务学习框架 SciIE 来识别、分类科学文章中的实体、关系和共指链接，并使用跨句子的共指链接来减少任务之间的级联错误。在科学信息提取方面，多任务模型效果优于以往模型，同时支持构建科学知识图谱分析科学文献。

    Aug, 2018

  • 无监督知识图谱构建和面向事件的知识注入在科学自然语言推理中的应用

    通过引入科学知识图谱来使预训练模型适应科学领域并提出了无监督构建科学知识图谱的方法，进一步提出了以事件为中心的知识注入方法，实验结果表明，方法达到了最先进的性能并具有效果和可靠性。

    Oct, 2022

  • 企业使用案例结合知识图谱与自然语言处理

    本研究论文基于最近对知识图谱（KG）和自然语言处理（NLP）的研究文献的调查，从企业环境的选定应用场景出发，探讨了这种组合所产生的协同效应。论文涵盖了 KG 构建、推理以及基于 KG 的 NLP 任务的各种方法。除了解释创新的企业用例外，我们还评估了它们在实际应用中的成熟度，并展望了未来的新兴应用领域。

    Apr, 2024

  • 知识图谱查询

    本篇论文探讨了知识图谱的构建与查询，结合深度学习、信息检索和自然语言处理等学科展开研究，提出了一些新的挑战和机会。

    May, 2023

  • 基于知识图谱的神经网络在自然语言处理中的应用

    提出了一种增强学习模型的方案，即通过知识图谱的事实三元组来为自然语言处理任务提供上下文知识，并采用基于卷积的模型来减少关注空间，从而大大提高了文本分类和自然语言推理任务的性能。

    Feb, 2018

  • 为高校课程构建和融合多源教育知识图谱

    本论文提出了一种针对电子信息专业的自动化知识提取，可视化知识图谱构建和图形融合的框架，旨在通过探索学科交叉的热门知识概念，增强学习效率，提高学生对其专业各个概念和课程之间关系的全面理解，探索由人工智能实现的新教育范式。

    May, 2023

  • 主题特定知识图的自动构建

    我们提出了一个专题特定的知识图谱构建框架，通过从特定领域的语料库中提取实体和关系，并整合上下文和本体，能够准确地构建高质量的知识图谱，解决现有知识图谱在信息粒度和及时性方面的挑战，并且相对于不同的知识图谱构建基线，在实验证明我们的框架表现出色。

    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

  • Text2KGBench：基于本体驱动的文本知识图谱生成基准

    该研究论文介绍了 Text2KGBench 这个基准评估工具，可以评估语言模型的能力，从自然语言文本中生成知识图谱，并根据本体论从文本中提取事实。研究还提供了基准模型的结果和显示了使用语义网和自然语言处理技术，可以进一步提高模型性能的潜力。

    Aug, 2023