Dec, 2022

联合开放知识库规范化和链接

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TL;DR本文提出了一个基于因子图模型的框架 JOCL，该框架整合了 OKB 规范化和链接两个关键任务，可以灵活地结合不同的信号，并能够扩展以适应任何新信号。在两个大规模 OIE 三元组数据集上进行的彻底实验研究表明，我们的框架在 OKB 规范化和链接任务方面的平均 F1（准确性）方面均优于所有基线方法。
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发现论文，激发创造
  • 开放知识库规范化的多视角聚类

    提出了一种新的无监督方法 CMVC，它利用了知识的 fact view 和 context view 来对开放知识库（OKB）进行规范化，通过多视角特征聚类算法来学习视角特定的嵌入，进而对概念和关系短语进行聚类来达到规范化的目的。实验表明该方法在多个真实 OKB 数据集上表现优异。

    Jun, 2022

  • CESI：利用嵌入和附加信息规范化开放知识库

    本文介绍了一种新方法 Canonicalization using Embeddings and Side Information（CESI），通过学习 Open Knowledge Bases 的嵌入向量，对其中的重复和模糊事实进行规范化，在多个真实数据集上进行的实验表明 CESI 的有效性。

    Feb, 2019

  • 使用多任务学习的开放知识库规范化

    构建大型开放知识库（OKBs）对于许多知识驱动的 Web 应用程序（如 Web 搜索）至关重要。然而，OKBs 中的名词短语和关系短语常常存在冗余和歧义，因此需要研究 OKB 规范化。本文提出了一种名为 MulCanon 的多任务学习框架，用于解决 OKB 规范化问题，并通过扩散模型在软聚类过程中改进名词短语的表示，以获得更准确的表示。MulCanon 统一了这些子任务的学习目标，并采用两阶段多任务学习范式进行训练。对知名 OKB 规范化基准的彻底实验研究验证了 MulCanon 能够实现具有竞争力的规范化结果。

    Mar, 2024

  • 将表面事实与大规模知识图谱相关联

    通过提出一个新的基准测试，该研究论文旨在解决通过评估协议以考量系统的能力，从而能在更细粒度的三元槽级别上测量事实链接性能，同时测量一个系统是否能识别到表面形式在现有知识图谱中没有匹配项。研究还表明，与准确链接到现有实体相比，检测出现有知识图谱中不存在的实体和谓词更加困难，因此需要更多的研究努力来解决这个难题。

    Oct, 2023

  • OpenKI：结合开放信息抽取、知识库和关系推理的方法

    本文提出了 OpenKI 模型，通过对 OpenIE 三元组和 Knowledge Bases（KB）的整合来处理 OpenIE 的稀疏性。该模型通过进行实例级别推理来处理未知实体，并借助聚合和关注机制在关系推理中利用其邻域中的信息。实验结果表明，该方法不仅显着提高了现有 OpenIE 提取的准确率，而且还提高了面向半结构化数据的 OpenIE 表现。

    Apr, 2019

  • COMBO: 一个完整的开放式知识图谱规范化基准测试

    本文提出了一种 Complete Benchmark for Open KG Canonicalization（COMBO）数据集和基于预训练语言模型的基准模型来解决开放知识图谱三元组中主谓宾短语和关系的规范化问题，并且通过提出评估规范化类型的度量标准，证明了使用预训练语言模型对三元组中的每个短语进行嵌入编码可以更好地规范谓语和从属关系。

    Feb, 2023

  • 开放知识库规范化与多任务遗忘

    构建大型开放知识库（OKB）对移动计算领域的许多应用至关重要，如今存在可组织和消除 OKB 中重复和语义模糊的短语以及保护个人隐私和数据时效性的问题，本研究提出了一种多任务学习框架 MulCanon，通过利用扩散模型中的噪声特征实现机器取消学习效果，从而解决 OKB 规范化中的机器取消学习问题。该框架通过聚类算法和知识图嵌入进一步促进规范化过程，实现了高级的机器取消学习效果，并在 OKB 规范化数据集上进行了全面的实验验证。

    Oct, 2023

  • 利用开放语料库进行协同知识图谱融合

    本文提出了一种协作知识图谱融合框架，旨在使用从其他语料库中收集到的信息来精细化已有的知识图谱，并改进联合事件抽取与知识图谱融合的性能。

    Jun, 2022

  • mOKB6：一个多语言的开放知识库完整性评测基准

    利用跨语言的开放信息提取的最新进展，通过多语言代词消解和保留仅有实体链接三组，构建了第一个含有六种语言的全面的开放式知识库 (mOKB6)，并通过基线模型的实验进行分析。

    Nov, 2022

  • OPIEC：一个开放的信息提取语料库

    本文释放、描述和分析了一个名为 OPIEC 的 OIE 语料库，其中包含超过 340M 个三元组，是目前公开可用的最大的 OIE 语料库。我们发现，在 OPIEC 中存在的大多数实体之间的事实在 DBpedia 和 / 或 YAGO 中找不到。此外，OIE open relations 通常高度多义性。我们相信 OPIEC 语料库是未来自动知识库构建研究的有价值的资源。

    Apr, 2019