Aug, 2022

KGxBoard: 知识图谱补全模型可解释互动排行榜评估

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TL;DR本篇论文提出了 KGxBoard ：一个交互式框架，用于对 KG 完成模型的个体和可解释能力进行细粒度评估的有意义的子集。通过我们的实验，我们发现使用 KGxBoard 发现的结果是无法通过标准评估指标检测出来的。
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发现论文，激发创造
  • KGExplainer：面向知识图谱补全的连接子图解释探索

    知识图谱补全（KGC）通过建立知识图谱嵌入（KGE）模型、探索连接子图解释方法和评估器等手段，有效改善知识图谱的不完整性问题，并在人类评估中取得了 83.3% 的最优比例。

    Apr, 2024

  • 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

  • 知识图谱问答排行榜：一个社区资源以防止复制危机

    该研究调查并分析了过去十年中 100 个出版物和 98 个系统的广泛评估结果， 为知识图谱问答领域提供了一个新的开放的排行榜，强调了 KGQA 系统评估中的问题，并指出可能会对未来评估有所改进。

    Jan, 2022

  • KGEx: 通过子图采样和知识蒸馏解释知识图谱嵌入

    KGEx 是一种新颖的后处理方法，通过借鉴替代模型研究来解释知识图嵌入（KGE）中的个别链接预测，并通过训练替代 KGE 模型识别重要的训练三元组，从而提供对于黑盒模型忠实的解释。

    Oct, 2023

  • 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

  • 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

  • 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

  • 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

  • 知识图谱补全方法的重新评估

    本文旨在探讨在大型知识图谱中自动预测缺失链接的 KGC 技术，针对最近几篇高水平论文达到的高性能，提出了一个简单的评估协议来解决模型偏差的问题，并使用该协议对几种现有方法进行了广泛的实验，同时公开了可复现的代码。

    Nov, 2019

  • 重新审视知识图谱补全的推理基准

    这篇论文提出了一种新方法来设计知识图谱补全基准测试，并用这个方法产生了几个测试集，对现有的知识图谱补全系统进行了评估，结果提供了现有模型从不完整的知识图谱中引入推理模式的新见解。

    Jun, 2023