Mar, 2022

增强知识图谱以实现更好的链接预测

PDF
TL;DR提出了一种名为 KGA 的知识图谱增强方法，该方法利用 Embedding 方法来预测实体和数字，并在模型中同时考虑了实体关系和文本信息，该方法通过分箱技术将数量和年份值离散化，融合到嵌入模型中，使得 KGA 可以预测静态和动态实体，并取得了比之前的基线表现更好的效果。
发现论文，激发创造
  • 知识图谱嵌入与文字字面量的调查：哪种模型更好地链接字面量？

    本文对考虑包括文本、数字、图像等非结构化信息的 KG 嵌入模型进行了综述和对比，同时在相同条件下对链接预测的不同方法进行了实证评估。

    Oct, 2019

  • 将文字直接编码到知识图谱嵌入中

    本文研究了将实体属性信息加入到已有链接预测模型中的效果，通过 LiteralE 方法，将实体嵌入和属性信息融合，并将其应用到多个基于嵌入的模型上，取得了在标准数据集上的良好表现。

    Feb, 2018

  • 序列到序列的知识图谱补全与问答

    本研究使用 Transformer 模型代替传统知识图谱嵌入模型 (KGE) 的原子嵌入表示，将 KG link prediction 问题转化为序列到序列任务以及使用自回归解码。相比于传统 KGE 模型，这种简单而强大的方法在保持推理时间可控的同时，将模型大小减少了多达 98％，在不进行过多超参数调整的情况下，在多个大型数据集上的表现优于基线。

    Mar, 2022

  • 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

  • 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

  • 知识图谱嵌入的通用预处理操作

    本文提出了一组通用预处理算子，可以用于将具有数字、时间、文本和图像信息的知识图谱转换为任何方法可嵌入的形式。在 kgbench 数据集上，使用三种不同的嵌入方法进行实验，结果显示出良好的效果。

    Sep, 2023

  • 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

  • 通过图增强改进知识图谱实体对齐

    本篇论文提出了一种基于图增强的新颖实体对齐方法 GAEA，结合实体 - 关系编码器和图扩充的方法来消除 KG 的结构异质性，进一步提高模型的对齐效果。

    Apr, 2023

  • 用于焊接质量监控的字面感知知识图嵌入：博世案例

    用知识图谱嵌入方法研究了应用于制造业中焊接质量监控的问题，结果揭示了已适应的嵌入方法的限制和有希望的方面。

    Aug, 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