Mar, 2023

利用逻辑知识增强生物医学数据的嵌入表示

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TL;DR本研究探讨在生物医学领域的知识图谱中，如何通过引入逻辑规则来增强知识图谱嵌入表示，提高关系建模的效果。具体地，采用关系推理网络（R2N）作为知识图谱嵌入技术的补充，在 PharmKG 数据集上进行对比实验，并进行消融分析。结果表明，该方法显著优于现有技术，并能根据不同的选择标准和规则数量产生不同效果。
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发现论文，激发创造
  • 基于神经符号化的规则嵌入知识图谱推理

    本文提出了一种名为 RulE 的框架，它融合了元素、关系和逻辑规则。通过在统一嵌入空间中学习每个逻辑规则的嵌入向量，RulE 可以以软方式进行逻辑推断，并为每个规则分配置信度分数，从而提高知识图嵌入的泛化性能。通过对多个基准知识图进行实验，RulE 的有效性得到了证明。

    Oct, 2022

  • 利用嵌入和逻辑规则对生物医学知识图谱进行精化

    本文提出了一个名为 BioGRER 的方法，该方法综合了知识图谱嵌入和逻辑规则，以改进生物医学知识图谱的质量，并在 COVID-19 知识图谱上获得了有竞争力的结果。

    Dec, 2020

  • 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

  • 基于规则导向的知识图谱组合表示学习

    本文提出了一种基于规则和路径的联合嵌入（RPJE）方案，利用逻辑规则的可解释性和准确性、KG 嵌入的泛化性以及路径的补充语义结构。实验结果表明，RPJE 在 KG 完成任务上优于其他最先进的基线，这也证明了利用逻辑规则和路径提高表示学习的准确性和可解释性的优越性。

    Nov, 2019

  • 神经符号人工智能用于生物医学知识图谱推理

    本文调查了神经符号人工智能的杂交方法在生物医学领域的实用性和潜在益处，这些方法对于如药物重新定位等任务的 KG 完成 (KGC) 更为适合，因为生物医学数据集通常被建模为知识图谱 (KG) 以捕捉其多关系、异质性和动态属性。

    Jul, 2023

  • 逻辑规则支持的知识图谱嵌入

    该论文提出了一种新的逻辑规则增强的知识图谱嵌入方法，可以与任何基于转换的知识图谱嵌入模型（如 TransE）轻松集成。经过广泛的实验，在链接预测和三元组分类上显示出更好的性能提升。

    Mar, 2019

  • 使用知识图谱嵌入和语言模型进行生物医学多跳问答

    这篇研究论文探讨了如何使用自然语言问答，相结合的语言模型和 KG 嵌入来回答生物学家们所提出的一系列自由形式的问题，其 KG 数据集来源于 Hetionet，并利用该数据集创建一个多跳生物医学问答数据集以测试多跳生物医学问答系统。

    Nov, 2022

  • 医疗关系预测的基于节点的知识图对比学习

    本文提出了一种基于节点的对比学习方法 NC-KGE，通过在知识图谱上构建适当的对比节点对来提升嵌入和加速训练收敛，并通过加入关系感知注意机制对生物医药关系预测任务进行了改进，实验证明 NC-KGE 在公共数据集和生物医药数据集上具有竞争力并且在预测药物组合关系方面优于其他模型。

    Oct, 2023

  • 通过记忆推理：最近邻居知识图嵌入

    本文提出了通过预训练语言模型和 k 近邻的知识图谱嵌入新方法 kNN-KGE，使得 rare 或 emerging entities 更容易被显式地存储，而非隐式存在于模型参数中，实验证明该方法可提高归纳式和传导式链接预测结果，并在只有很少的三元组的低资源情况下获得更好的性能。

    Jan, 2022

  • 在知识图谱上嵌入逻辑查询

    本研究提出了一种基于低维嵌入空间中的几何运算来有效处理知识图谱中逻辑查询的框架，能够在处理复杂查询时提高时间复杂度，这种方法应用于真实世界数据中能够提供有用的预测能力。

    Jun, 2018