AAAIJul, 2022

DHGE：双视图超关系知识图嵌入用于链接预测和实体类型划分

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TL;DR提出了使用双视图超关系知识图谱的表示学习模型，其中包括以实体为中心的超关系示例视图和以概念为中心的超关系本体视图。将该模型应用于链接预测和实体类型预测任务，并基于 Wikidata 和医疗数据构建了两种双视图超关系数据集。通过采用 DHGE 模型，该模型的实验结果优于基线模型，并且最后提供的样例表明该技术可以用于治疗高血压。
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发现论文，激发创造
  • 超几何分层知识图谱嵌入的低维链接预测

    本文提出了一种新颖的基于注意力的可学习曲率超几何分层知识图嵌入模型（HypHKGE），以在超几何空间中有效地建模知识图中的语义层次结构，并在低维度下表现出色，特别是在链接预测方面。

    Apr, 2022

  • 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

  • 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

  • 低维双曲知识图谱嵌入

    本文介绍了一种超几何知识图嵌入方法，可以同时捕捉层次结构和逻辑模式，并在现有方法的基础上提高了平均倒数排名（MRR）达 6.1%。

    May, 2020

  • 知识超图：超越二元关系的预测

    本文提出了两种基于嵌入的方法 HSimplE 和 HypE，直接处理知识超图中的关系， 以解决链接预测问题，此外还开发了公共数据集、基准测试并进行了实验，证明所提出的模型比基准测试更 effective。

    Jun, 2019

  • HAHE: 全球和本地层次上的超关系知识图谱的分层注意力

    本研究提出了一种用于超关系知识图 (HKG) 嵌入的分层注意力模型 (HAHE)，该模型具有全局级别和本地级别的注意力机制，可以有效地建模 HKG 的图形和顺序结构，实现了在 HKG 标准数据集上的前沿预测效果。

    May, 2023

  • 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

  • HyperKG：基于双曲空间的知识图谱嵌入用于知识库补全

    本文提出 HyperKG，一个使用超几何空间来更好地反映知识库的拓扑性质，从而提高知识库完成任务性能的模型，并在各种链接预测数据集中验证了该模型的有效性。

    Aug, 2019

  • 提升超关系知识图谱补全

    该研究提出了一种用于高度关联知识图谱 (HKGs) 补全的方法，该方法引入了两个新修订：一是用轻量级实体 / 关系嵌入处理技术替换计算量大的图神经网络模块以提高计算效率；二是增加一个定向于合格证的辅助训练任务以提高该方法的预测能力，并且该方法在三个基准数据集上的实验中始终优于 STARE，计算效率显著提高。

    Apr, 2021