Jul, 2023

对话系统中基于知识图谱的自然语言生成

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TL;DR使用知识图谱增强对话代理的准确性和全面性，但在对话时生成文本仍被认为是一项具有挑战性的任务，本文回顾了知识图谱文本生成的不同架构，包括图神经网络、图变换器和序列到序列模型，选择使用序列到序列变压器模型（PLMs）作为知识图谱到文本生成任务的模型，并探索未来多语言维度的研究方向。
knowledge graphsconversational agentsgraph-to-text generationseq2seq modelsplms
发现论文，激发创造
  • 从文本生成知识图谱

    提出了一种通过对文本输入进行多阶段知识图谱生成的系统，并通过使用预训练的语言模型生成图节点，然后使用简单的边构造头部来使得从文本中提取知识图谱效率更高。该模型在 WebNLG 2020 挑战数据集，New York Times（NYT）和大规模 TekGen 数据集上表现不错，超过现有基线。

    Nov, 2022

  • 使用图形 transformer 从知识图谱生成文本

    本文介绍了一种新型图形转换编码器，可处理知识图谱等非层次性图形的内容，应用于科学文本领域的图 - 文本生成，评价结果表明，该技术可以产生比竞争的编码解码方法更具信息量且结构更好的文本。

    Apr, 2019

  • 基於知識圖譜的合成語料庫生成用於知識增強語言模型預訓練

    本文研究了将知识图谱转化为自然语言文本的任务，主要讨论了广泛的开放领域大规模语言生成的挑战，将知识图谱转化为自然语言文本，从而提高了语言模型的事实准确性和减少了毒性。通过对开放领域 QA 和 LAMA 知识探测的任务进行评估，表明该方法在文本检索方面有很大的优势。

    Oct, 2020

  • DyKgChat: 基于动态知识图谱的对话生成基准测试

    本文提出了一个新的任务，旨在研究如何在神经会话模型中应用动态知识图谱，并提供了 DyKgChat 话语语料库来帮助评估动态知识图谱对响应生成的影响。为了支持动态知识图谱，我们提出了一个选取两个网络的初步模型：序列到序列模型 (Seq2Seq) 和多跳推理模型。我们引入了几种评估指标进行评测，并实验证明我们的方法优于以往的知识驱动对话模型。该文所提出的语料库和模型可激发未来的研究方向。

    Oct, 2019

  • Text2KGBench：基于本体驱动的文本知识图谱生成基准

    该研究论文介绍了 Text2KGBench 这个基准评估工具，可以评估语言模型的能力，从自然语言文本中生成知识图谱，并根据本体论从文本中提取事实。研究还提供了基准模型的结果和显示了使用语义网和自然语言处理技术，可以进一步提高模型性能的潜力。

    Aug, 2023

  • 基于图神经网络的子图引导知识图谱问题生成

    本研究提出了一种基于 bidirectional Graph2Seq 模型和节点级别复制机制来生成知识图谱子图问题的方法，并在自动和人工评估中取得了最新的最好表现，并显示了该方法可以作为数据增强方法，从而持续有益于问答任务。

    Apr, 2020

  • 基于预训练语言模型的少样本知识图谱到文本生成

    本文研究如何利用预训练语言模型生成自然语言文本，以便描述知识图谱中的事实，并提出了三项技术创新，包括：语义对齐、关系倾向知识图谱线性化和多任务学习。大量实验证明，我们的模型在 KG-to-text 生成任务中有效性较高，特别在 few-shot 设置下更是优于所有比较方法。

    Jun, 2021

  • 具有语法控制的知识图谱生成语言文本：顺序和语义一致性

    本文通过优化基于语序监督的知识描述顺序预测和使用句法和语义正则化进一步提高生成的句子和知识图谱的一致性，以实现易于理解的知识图谱生成任务，并通过语法和语义约束获取了最先进的性能。

    Jul, 2022

  • 基于知识图谱的神经网络在自然语言处理中的应用

    提出了一种增强学习模型的方案，即通过知识图谱的事实三元组来为自然语言处理任务提供上下文知识，并采用基于卷积的模型来减少关注空间，从而大大提高了文本分类和自然语言推理任务的性能。

    Feb, 2018

  • 文本到知识图谱对齐：在分类任务中比较现有方法

    本文研究了知识图谱和预训练语言模型相结合的文本分类任务，对常见的文本到知识图谱对齐方法进行了评估，结果表明当前的方法相对于完全相关的查询子图存在一定的局限性。

    Jun, 2023