May, 2023

CatE：利用范畴论语义嵌入 $\mathcal {ALC}$ 本体

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TL;DR本文提出了一种基于范畴论语义学的机器学习方法，使用 CatE 投影生成本体公理图表示，并应用于多种任务，展示了其超越了其他本体嵌入方法的局限性，并在生物医学领域的机器学习任务中优于现有的模型论本体嵌入方法。
发现论文，激发创造
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    Mar, 2023

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    May, 2022

  • EL Embeddings: 用于描述逻辑 EL++ 的模型的几何构建

    本研究在解决如何为复杂的信息或知识库创建向量空间嵌入，以便于机器学习、相似性搜索或类似任务时能更有效地用于预测蛋白质相互作用。

    Feb, 2019

  • 本体嵌入：方法、应用和资源综述

    本文系统回顾了本体嵌入领域的 80 多篇论文，介绍了本体的不同语义以及数学和机器学习的视角下的本体嵌入的定义和特性，并对几种技术解决方案进行了分类和分析，包括几何建模、序列建模和图传播等。此外，还介绍了本体嵌入在本体工程、机器学习增强和生命科学中的应用，并讨论了挑战和未来方向。

    Jun, 2024

  • 利用负采样和逻辑闭包过滤增强几何本体嵌入的 EL++

    本文提出了基于概念描述高维球表示的嵌入方法，利用本体的演绎闭包和不同类型的否定语句，改进了本体嵌入的知识库或本体补全任务。

    May, 2024

  • SLHCat: 基于语义、词汇和层次特征映射维基百科分类和列表到 DBpedia

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    Sep, 2023

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    CAT 是一种语境化的概念归纳和实例化的半监督学习框架，可大规模概念化常识知识库，并通过实验证明，其获得的抽象常识知识可以显著提高常识推理建模的准确性。

    May, 2023

  • 经典线性逻辑、边界理论与类别语法的范畴语义

    提出一种基于经典乘法线性逻辑的范畴文法，使用标记的端点将单词组成元组而不是抽象的 λ 项，称为 Multiwords；Multiwords 可以组成一个具有基本代数结构的类别，并且研究它可能有助于理解语言语义和为其他形式主义提供分类表示。

    Oct, 2018

  • 自然语言处理的分类工具

    该论文提出了范畴论和计算语言学之间的翻译作为自然语言处理的基础，结合语法、语义和语用三个方面，以字符串图表达统一的句法结构，利用函子将图表达式计算为逻辑、张量、神经或量子计算的语义，通过组成游戏将生成的函子模型进行组合，从而解决语言处理任务。DisCoPy 是用于计算字符串图的 Python 库的一部分，将得到的范畴、语言和计算结构之间的对应关系描述，并通过组合的自然语言处理应用进行演示。

    Dec, 2022

  • FALCON: 基于 ALC 本体的神经语义蕴含模型

    使用模糊逻辑算子生成任意 ALC 本体的模型结构并使用多个模型结构计算语义蕴涵，FALCON 可以实现对 ALC 本体的近似语义蕴涵，从而赋予神经网络世界模型和推理能力，提升生物医学领域中的机器学习。

    Aug, 2022