Aug, 2022

GreenKGC：一种轻量级的知识图谱补全方法

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TL;DR本文提出了一种轻量级模块化知识图谱完成 (GreenKGC) 方案，该方案包含三个模块：表示学习、特征修剪和决策学习，旨在解决在获得更好推理能力的同时保持较小的模型大小。实验结果表明，GreenKGC 可以在较小的模型尺寸下达到与高维嵌入方法相当甚至更好的性能，并且可以推广到更多任务中。
knowledge graph completiongreenkgcmodularized solutionfeature pruninglow-dimensional triple features
发现论文，激发创造
  • 通过联合建模知识图谱和软规则进行知识推理

    本文提出了一种新的方法，通过迭代学习来注入规则并学习表示以充分利用规则和嵌入，取得了高效性和可扩展性的良好平衡，并通过两个公共数据集的评估，优于当前最先进方法，提高了均值倒数排名（MRR）2.7％和 4.3％。

    Jan, 2023

  • 逐步增强的知识图谱补全

    在这篇论文中，我们研究了与真实世界建设场景相关的三个重要过程：验证过程，挖掘过程和训练过程，并通过整合这三个过程引入了渐进式知识图谱完成（PKGC）任务，以模拟在真实世界场景中逐步完善知识图谱的过程。此外，为了加快 PKGC 处理，我们提出了两个加速模块：优化的 Top-k 算法和语义有效性过滤器，这些模块显著提高了挖掘过程的效率。我们的实验证明链接预测的性能不能准确反映 PKGC 的性能，更深入的分析揭示了影响结果的关键因素，并为未来的研究提供了潜在的方向。

    Apr, 2024

  • 利用节点邻域改进知识图谱完成

    本文提出了一种通过图神经网络对实体邻域进行建模的增强型框架用于知识图谱补全，同时引入额外的边链接预测任务。评估结果表明，该框架简单且有效，并且能够做出可解释预测。

    Feb, 2023

  • 图神经网络对知识图谱补全是否真正有帮助？

    本篇研究通过探索评分函数和损失函数的设计，发现相比于复杂的图神经网络，简单的多层感知器 (MLP) 模型能够实现与之相似的性能表现，在知识图谱补全 (KGC) 方面不一定需要高度复杂的聚合方式。

    May, 2022

  • 用于知识图谱补全的上下文字典查询

    本文介绍了一种采用上下文字典查找的新方法，利用传统的嵌入模型以端到端方式学习关系的细粒度语义，从而解决了知识图谱完成中的语义问题，并在多个基准数据集上获得了显着的性能提高。

    Jun, 2023

  • 知识图谱完善：基于知识检索和阅读理解的方法

    该研究提出一种基于信息检索和阅读理解的知识图谱自动完成模型，在实验中发现该模型可以很好地解决无法从现有知识中推断的关系，并在多个知识图谱自动完成数据集上取得良好结果。

    Oct, 2022

  • 基于大型语言模型的多角度知识图谱补全方法改进

    MPIKGC 是一个通用框架，利用大型语言模型从不同的角度查询以补偿环境化知识的不足，改进了基于描述的知识图补全方法，扩展了实体描述，理解关系，并提取结构，通过四种基于描述的知识图补全模型和四个数据集进行了广泛评估，适用于链接预测和三元组分类任务。

    Mar, 2024

  • Few-shot 知识图谱补全中的结构和常识知识调查

    本研究通过对少样本知识图谱自动补全任务的学习方法、任务应用、以及未来研究领域的调查和总结，提出了一种使用图形表示学习和少样本学习优势的 FKGC 方法，以期解决常规 KG 和 CKG 补全任务中长尾关系及新关系的问题，并在不同领域的预测任务中应用 FKGC 模型。

    Jan, 2023

  • 开放世界的知识图谱补全

    本文介绍了一种名为 ConMask 的开放世界的知识图谱补全模型，该模型可以学习实体名称和其文本描述的嵌入以将未见过的实体连接到知识图谱中，并通过使用基于关系的内容掩蔽提取相关摘要以训练完全卷积神经网络来融合数据。实验证明，ConMask 在开放世界的知识图谱补全任务中表现良好，并且在标准的闭式世界知识图谱补全任务上甚至优于现有的补全模型。

    Nov, 2017

  • 多层共享知识引导的知识图谱补全学习

    利用多级共享知识指导学习方法（SKG）在数据集级别通过文本摘要识别实体集合内的共享特征，而在任务级别则利用动态调整的损失权重提出了一种创新的多任务学习架构，有效缓解了子任务间知识共享不均衡的问题。实验证明 SKG-KGC 在三个知名数据集上显著优于现有基于文本的方法，尤其在 WN18RR 数据集上取得了显著提升。

    May, 2024