ACLMay, 2023

带提示的预训练语言模型用于时间知识图谱补全

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TL;DR本文提出了一种基于预训练语言模型的 TKGC 模型 (PPT)，通过将时间戳之间的间隔转换为不同的提示来提取暗示的语义信息以形成连贯的句子，并使用蒙版策略将 TKGC 任务转换为蒙版标记预测任务，有效地将时间知识图中的信息整合到语言模型中，具有较高的竞争力。
temporal knowledge graph completionpre-trained language modelmasked token predictionsemantic informationimplied information
发现论文，激发创造
  • 利用预训练语言模型预测文本增强时序知识图中的时间间隔

    我们提出了一种名为 TEMT 的新框架，利用预训练语言模型（PLMs）来增强文本的时间性知识图谱完成。TEMT 利用存储在 PLM 参数中的知识，能够产生丰富的事实语义表示，并且对以前未见过的实体进行推广。TEMT 将 KG 中的文本和时间信息分别处理，并将它们融合以得到事实的可信度得分。与以前的方法不同，TEMT 有效捕获不同时间点之间的依赖关系，并能对未见实体进行预测。实验结果表明，TEMT 与现有技术相媲美。

    Sep, 2023

  • 时间知识图谱补全：综述

    本研究首次总结了时间知识图补全方法的研究进展，包括背景、基准数据集、评估指标以及现有方法，旨在解决静态知识图补全方法的不准确问题。未来的研究方向也在文章中提出。

    Jan, 2022

  • 利用箱型嵌入完成时间知识图谱

    本文提出了一种基于盒式嵌入模型 BoxE 并扩展到时间知识图谱的盒式嵌入模型 BoxTE，BoxTE 在时间设置下表现出完全的表达能力和强大的归纳能力，并在多个 TKGC 基准测试中取得了最先进的结果。

    Sep, 2021

  • CP-KGC: 基于大型语言模型的约束型提示知识图谱补全

    本研究使用文本为基础的方法提升了知识图谱补全的效果，并通过引入约束型提示来改善大型语言模型生成的文本质量，该方法在低资源计算条件下展现了有效的推理能力，并在 WN18RR 和 FB15K237 数据集上超越了之前的结果，为将大型语言模型应用于知识图谱补全任务提供了新的研究方向。

    Oct, 2023

  • 历史链条：通过 LLMs 进行时态知识图完善的学习和预测

    本论文提出了一种新颖的方法，将时间链接预测视为历史事件链中的事件生成任务，并通过有效的微调方法将 LLMs 适应特定的图文本信息和时间线中发现的模式。此外，我们引入了基于结构的历史数据增强和逆向知识的整合，以强调 LLMs 对结构信息的认知，从而提高其推理能力。通过在多个广泛使用的数据集上进行彻底的实验，我们发现我们的微调模型在多个度量标准上优于现有的基于嵌入的模型，达到了最先进水平，并进行了充分的消融实验，探索 LLMs 在执行结构化时间知识推断任务时的关键影响因素。

    Jan, 2024

  • 使用预训练语言模型驱动知识图谱补全的提示式解耦嵌入

    我们提出了一种名为 PDKGC 的新的知识图谱补全方法，该方法利用了提示信息和冻结的预训练语言模型，具有更全面的实体预测能力，与现有方法相比表现更好。

    Dec, 2023

  • KICGPT：具有上下文知识的大型语言模型用于知识图谱推理

    提出了一种整合了大型语言模型和三元组为基础的知识图谱完成方法，名为 KICGPT，通过使用知识提示来解决长尾问题并改进效率，而无需额外的训练和微调。

    Feb, 2024

  • 逻辑与常识引导的时间知识图谱补全

    本文基于一种时间知识图谱，提出了一种同时兼顾事件因果关系和时序性的逻辑和常识指导嵌入模型（LCGE），可充分考虑事件间的同时性和时序性，并且在常识知识的基础上，通过规则引导建立谓词嵌入标准化策略，从而提高了事件预测的准确率，并且具有可解释性。

    Nov, 2022

  • 预训练语言模型结合知识约束的多语言知识图谱补全

    通过引入全局和局部知识约束，本文提出了一种用于多语言知识图谱补全的预训练模型，使其更好地适应 mKGC 任务，并在公共数据集上实验证明该方法在 Hits@1 和 Hits@10 方面的性能优于现有研究，平均提升了 12.32% 和 16.03%。

    Jun, 2024

  • 大型语言模型的时间符号化知识获取

    这篇论文研究了将现有的大型语言模型的能力应用于以提示为驱动的知识捕捉，重点关注知识图谱，并探索了零样点提示、少样点提示和微调三种方法，并通过专用合成数据集评估了它们的性能。

    Feb, 2024