Apr, 2023

三维复合几何变换下的知识图谱嵌入

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TL;DR本研究提出了一种新的知识图谱嵌入模型 CompoundE3D，它利用了三维几何变换的复合特性，包括平移、旋转、缩放、反射和剪切，并且其多个设计变体可以匹配不同的关系类型，实验结果显示它在四个流行链路预测数据集上有明显的优势。
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发现论文，激发创造
  • CompoundE：知识图谱嵌入的平移、旋转和缩放复合操作

    本文提出了一种新的知识图谱嵌入模型 CompoundE，通过利用三种几何操作（平移、旋转和缩放）的组合。通过将 CompoundE 嵌入到群论框架中，我们展示了很多基于评分函数的 KGE 模型都是 CompoundE 的特例。实验结果表明，CompoundE 在三个流行的 KG 完整性数据集上均能取得最先进的性能。

    Jul, 2022

  • 超几何知识图嵌入的 3D 旋转和平移

    该研究介绍了一种叫做 3H-TH 的新型模型，可以同时捕捉对称、反对称、倒置、交换组合、非交换组合、层级和多重性等许多关系模式，实验结果表明，在低维空间中，该模型在精度、层级属性和其他关系模式方面优于现有的最先进模型，但在高维空间中表现相似。

    May, 2023

  • 知识图谱嵌入：概述

    本文综述了知识图谱完成中的当前研究状态，特别关注了知识图谱嵌入设计的两个主要分支：基于距离的方法和基于语义匹配的方法，并探讨了与最近提出的模型之间的关联及其背后的趋势，最后讨论了利用预训练语言模型和实体关系的文本描述相结合进行知识图谱完成的新方法。

    Sep, 2023

  • 带有投影变换的知识图谱嵌入

    提出了一种基于投影几何的 KGE 模型，支持多重变换类型（包括翻转，反射，平移，旋转和相似变换），旨在解决多关系型知识图谱在邻域中存在多个子图结构的问题，并在几个广泛使用的链接预测基准测试中表现出优越性。

    Jun, 2020

  • 基于几何代数嵌入的静态和时态知识图完成

    本论文使用几何代数和张量分解提出了一种新的知识图谱表示学习方法 GeomE 和 TGeomE，用于解决深度学习中的时序数据问题。结果表明，该方法在四个常用的静态 KG 数据集和四个知名的时间 KG 数据集上实现了最先进的性能。

    Feb, 2022

  • 在几何代数中的知识图谱嵌入

    本论文提出了一种基于几何代数的知识图谱嵌入框架 GeomE，利用多向量表示和几何积模拟实体和关系，具有对称、反对称、逆序和复合等多种关系模式，具有良好的泛化能力，能在多个基准知识图谱上优于现有的最先进模型，适用于链接预测。

    Oct, 2020

  • BiQUE: 知识图谱的双四元嵌入

    本研究提出了一种名为 BiQUE 的知识图谱嵌入模型，使用双四元数来整合多种几何变换，在多维关系图谱上表现比其他几何操作符更优秀

    Sep, 2021

  • SpaceE: 基于实体空间中关系线性变换的知识图谱嵌入

    提出了一种名为 SpaceE 的翻译距离 (KGE) 基于线性变换的方法来模拟知识图谱中实体的关系，它可以很好地建模与非注射关系模式， 并且在许多具有非注射关系的数据集中明显优于现有的 KGE 方法。

    Apr, 2022

  • ModulE: 知识图谱的模块嵌入

    通过基于群论的嵌入框架和模结构，提出了一种新的知识图谱嵌入模型 ModulE，取得了多个基准数据集上的最先进性能。

    Mar, 2022

  • 知识图谱嵌入的分块对角正交关系与矩阵实体

    通过使用矩阵表示实体和使用黎曼优化获得分块对角正交矩阵表示关系，我们引入了一种新颖的知识图谱嵌入模型 OrthogonalE，提高了模型的泛化性和灵活性，显著优于现有最先进的知识图谱嵌入模型，并大幅减少了关系参数的数量。

    Jan, 2024