May, 2023

CADGE：基于图结构知识聚合的上下文感知对话生成

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TL;DR本文提出一种基于上下文感知的图注意力模型 (Context-aware GAT)，可以在知识聚合流程中有效地整合相关知识图的全局特征，并且优于传统基于图神经网络 (GNNs) 的语言框架。
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发现论文，激发创造
  • 通过动态图知识聚合增强对话生成

    本研究提出了一种基于知识图增强的对话生成框架，使用层级图注意力来聚合伪节点上的图特征，并填补文本和图知识之间的语义差距，并促使语言模型更好地选择知识三元组以获得更丰富的响应。

    Jun, 2023

  • 基于上下文感知的迭代图推理在视觉对话中的应用

    本文提出了一种上下文感知图神经网络（Context-Aware Graph，CAG），通过自适应的前 K 个节点的信息传递机制，迭代更新每个节点（既包括視觉类、又包括历史关联类特征）的图结构，从而实现关系推理。此方法在 VisDial v0.9 和 v1.0 数据集上得到了有效验证。

    Apr, 2020

  • 基于上下文的图注意力网络在具有物品知识图的推荐中的应用

    该研究提出了一种名为 CGAT 的新型推荐框架，可以明确地利用实体在知识图中的本地和非本地图上下文信息，以实现个性化的推荐，这可以通过一种偏向性随机游走采样过程来提取实体的非本地上下文，并利用 RNN 来模拟实体和其非本地上下文实体之间的依赖关系

    Apr, 2020

  • 学习常识推理的情境化知识结构

    该研究提出一种名为 Hybrid Graph Network（HGN）的知识图谱（KG）增强模型，通过在一个统一的图结构中同时推理提取和生成的知识来解决 KG 边缘稀疏和嘈杂的问题，证明了该模型在四个常识推理基准测试中取得的相当大的性能增益，并研究了边缘有效性和帮助性。

    Oct, 2020

  • KagNet: 基于知识的图网络用于常识推理

    该研究提出了一种基于知识图谱的语义推理框架，以解决常识性问题，并通过引入 KagNet 模型和 ConceptNet 外部资源，取得了在常识 QA 数据集上的最佳表现。

    Sep, 2019

  • 基于知识图谱的上下文感知可解释推荐

    探索用户偏好相关的富含语义关联的知识图谱，提供能够适应用户环境的推荐系统框架，并在其中包含上下文。

    Oct, 2023

  • 扩展图上可解释推理的知识感知对话生成

    提出了一种基于知识图谱和语料库文本的对话机器人，结合了三个组件：增强的知识图谱、知识选择器和知识感知的响应生成器，并使用多跳图推理解决了知识选择问题，证明相比现有方法更易解释和灵活。

    Mar, 2019

  • 使用动态上下文图进行对话语义解析

    本文讨论了使用动态子图和图形神经网络在上下文中交互地将用户话语映射为可执行的逻辑形式，并证明这种方法在处理对话信息方面更好。

    May, 2023

  • 常识和命名实体感知的知识驱动对话生成

    本文提出了一种通过利用大规模常识和基于命名实体的知识实现的新型开放域对话生成模型，该模型还利用了与每个话语相关的非结构化主题特定知识，并通过使用共指提高了常识知识。提出的模型利用多跳注意力层保留对话历史和相关知识的最准确和最关键的组成部分，还用到 Commonsense and Named Entity Enhanced Attention Module。实验结果表明我们的模型在两个基准数据集上均显著优于最先进的方法。

    May, 2022

  • QA-GNN: 用语言模型和知识图谱进行问答推理

    该研究提出了一种新模型 QA-GNN，通过关联系统知识图和语言模型，实现对问题与答案之间的共同推理，并取得了在常识和生物医学领域 QA 测试中优于现有模型的表现。

    Apr, 2021