通过关系原型实体利用知识图谱中的全局语义相似性

Jun, 2022

通过关系原型实体利用知识图谱中的全局语义相似性

Exploiting Global Semantic Similarities in Knowledge Graphs by Relational Prototype Entities

Xueliang Wang, Jiajun Chen, Feng Wu, Jie Wang

TL;DR本文提出了一种新颖的知识图谱嵌入方法，引入了一组虚拟的关系原型实体来表示连接同一关系的头尾实体的原型，通过将实体的嵌入与其关联的原型的嵌入靠近，有效鼓励了由同一关系连接的可能在知识图谱中相距较远的实体的全局语义相似性，并在实体对齐和知识图谱完成任务上显著优于最新的现有方法。

Abstract

Knowledge graph (KG) embedding aims at learning the latent representations for entities and relations of a KG in continuous vector spaces. An empirical observation is that the head (tail) entities connected by the same relation often share similar semantic attributes -- specifically, they often belong to the same category -- no matter how far away they are f

knowledge graph embedding semantic similarity relational prototype entities entity alignment knowledge graph completion

发现论文，激发创造

实体对齐的知识图谱嵌入方法：实验评述

本文通过进行第一次统计学分析，对知识图谱中利用嵌入方法进行的实体对齐的流行方法进行了评估，并根据其在不同性能度量和知识图谱特征方面的有效性将其排名。

Mar, 2022

相似实体是否具有相似的嵌入？

知识图谱嵌入模型（KGEM）被用于链接预测，学习图谱实体的向量表示，这些模型中的 KGEM 实体相似性假设保持了图谱结构在嵌入空间中的位置相似性，而本文对实体在图谱中与嵌入空间中的相似性进行了正式评估，并研究不同 KGEM 模型的相似性概念。

Dec, 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

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

使用双曲线知识图嵌入进行知识关联

本论文提出一种基于超球面嵌入的超球面关系图神经网络模型，通过实体对齐和类型推断等任务，捕捉知识图谱中的关系，并证明该模型具有有效性和效率。

Oct, 2020

通用知识图谱嵌入

从大规模互连的知识源中融合大型知识图谱，以学习通用知识图谱嵌入向量，使得这些嵌入能够在多个知识图谱中进行语义搜索和实体对齐，从而提高链接预测的语义表示能力。

Oct, 2023

在知识图谱中学习利用长期关系依赖

本文提出了一种基于循环跳跃网络的知识图谱嵌入方法，能够高效地捕获实体之间长期关系，特别适用于跨知识图谱嵌入和实体对齐等任务，在实验中达到当前最优水平。

May, 2019

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

基于嵌入式实体对齐的知识图谱基准研究

本文介绍了实体对齐的新方法 ——embedding-based. 通过调查 23 种不同的 entity alignment 方法，我们提出了一种新的 KG 采样算法，并生成了不同的异质性和分布的基准数据集来进行评估。通过开源库测试了其中 12 种代表性的 entity alignment 方法，讨论了它们的优点和局限性。同时，我们进行了探索性实验，并报告了未来研究的初步结果。

Mar, 2020