KDDSep, 2022

使用预训练多模态 Transformer 和双负采样完成知识图谱补全

PDF
TL;DR提出了一个基于 VisualBERT 的增强型知识图谱补全模型 (VBKGC)，其采用了双胞胎负采样策略，能够捕捉基于嵌入的多模态信息并将其集成到 KGC 模型中，具有优秀的链路预测任务表现。
knowledge graph completionmultimodal informationembedding-based methodsvisualbertlink prediction
发现论文，激发创造
  • SimKGC：简单的基于对比的预训练语言模型知识图谱补全

    通过引入三种不同类型的负例并结合 InfoNCE Loss，提出了一种名为 SimKGC 的模型，实现了高效的自然语言文本推理知识图谱补全， 并在多个基准数据集上取得了比基于图嵌入的方法更好的效果。

    Mar, 2022

  • 混合模态知识专家用于鲁棒的多模态知识图补全

    多模态知识图谱补全 (MMKGC) 旨在通过协同建模大量三元组中隐藏的结构信息和实体的多模态特征，自动发现给定的多模态知识图谱中的新知识三元组。我们引入了一种新颖的 MMKGC 框架，即混合模态知识专家 (MoMoK)，来学习在复杂关系环境下自适应的多模态嵌入。通过设计关系指导的模态知识专家来获取关系感知的模态嵌入，并整合多模态的预测结果以实现全面的决策。此外，通过最小化它们的互信息来解开这些专家之间的联系。在四个公开的 MMKG 基准上的实验证明了 MoMoK 在复杂情境下的出色性能。

    May, 2024

  • 发挥联合作用：利用语言模型和邻域信息增强生成式知识图谱补全

    我们提出了一种改进基于语言模型的知识图谱补全方法，通过包含节点邻域作为附加信息，提高了预测效果，并且在多种评估数据集上优于传统方法和基于语言模型的 KGC 方法。我们还对邻域对模型预测的影响进行了详细分析，并指出了通过更有效的邻域选择来显著改进 KGC 的方向。

    Nov, 2023

  • 利用相互知识蒸馏的集体知识图谱补全

    本文介绍了一种名为 CKGC-CKD 的新方法，通过使用关系感知图卷积网络编码模型在集成的知识图谱和各自的知识图谱上进行训练，以最大程度地利用来自不同知识图谱的集体知识，从而缓解了个体知识图谱的不完整性，并通过相互知识蒸馏机制来进行知识传递，在多语言数据集上取得了比所有先进模型更好的知识图谱完成结果。

    May, 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

  • NativE: 野外多模态知识图谱补全

    提出了一种名为 NativE 的综合框架，用于实现野外多模态知识图谱补全，该框架通过关系引导的双重自适应融合模块实现任意模态的自适应融合，并采用协作模态对抗训练框架来增强不平衡的模态信息，实验结果表明，该方法在不同数据集和各种场景下始终保持高效且可推广的最先进性能。

    Mar, 2024

  • 联合多语言知识图谱补全与对齐

    本文提出了一种联合完成和对齐知识图谱的模型，使用关系感知图神经网络编码多跳邻域结构，并利用结构不一致性降低机制将完成信息融入对齐组件，采用对齐种子扩展和三元组转移机制，实验结果表明该模型在多语言知识图谱对齐和完成任务上取得了最佳结果。

    Oct, 2022

  • MixKG: 知识图谱中更难的负样本混合

    本文提出了一种基于混合运算的负样本采样方法 MixKG，通过过滤出符合充分性和正确实体相似性两个标准的异常三元组，使用这些三元组生成更高质量的负采样，实验证明该方法优于其他采样算法。

    Feb, 2022

  • KICGPT：具有上下文知识的大型语言模型用于知识图谱推理

    提出了一种整合了大型语言模型和三元组为基础的知识图谱完成方法，名为 KICGPT，通过使用知识提示来解决长尾问题并改进效率，而无需额外的训练和微调。

    Feb, 2024

  • KG-BERT: 知识图谱补全任务的 BERT 模型

    本研究提出使用预训练语言模型来完成知识图谱，使用 KG-BERT 架构对知识图谱中的三元组进行建模，通过实验结果显示，该方法在三元组分类、链接预测和关系预测任务中均可以达到最佳表现。

    Sep, 2019