Jul, 2023

探索在加强了时间不变关系知识的超关系临时知识图中的链接预测

PDF
TL;DR我们填补了时态图谱推理和超关系时态图谱推理之间的差距，通过开发两个新的基准数据集以及提出一个高效模型，同时建模时间事实和限定词，并探索从 Wikidata knowledge base 中获取的额外的不随时间变化的关系知识对于高效推理的有效性。
hyper-relational kgsqualifierstemporal kgstkg reasoninghtkg reasoning
发现论文，激发创造
  • 具有关系和时间曲率的双曲时态知识图嵌入

    在 Knowledge Graph completion 中，本文提出增加负例样本数量的方法被证明可以让不考虑时间因素的 AttH 模型在 Temporal KGs 上取得比现有最优解甚至更好的表现，同时提出了考虑时间因素的 Hercules 模型，取得了竞争性或全新最优的表现。因此，在学习 Temporal KGs 时，需要注意时间因素是否真正提高了性能表现。

    Jun, 2021

  • 可解释的时间知识图谱推理用于未来链接预测

    提出了一种基于关系注意力机制和反向表示更新策略的时间动态知识图谱链接预测框架，构建查询相关子图来预测图结构中未来的连接情况，具有更好的解释性和推荐准确率。

    Dec, 2020

  • 时间感知逻辑路径神经网络用于时态知识图谱推理

    TiPNN 模型以历史时间图为基础，采用统一的图结构来全面捕捉和封装历史信息，并利用查询感知的时间路径模拟与查询相关的历史路径信息，从而实现对时间知识图的推理，并在归纳设置下取得显著性能提升。

    Sep, 2023

  • TempoQR: 在知识图谱上进行时间问题推理

    本文提出了一种基于嵌入感知的方法，名为 'Temporal Question Reasoning' (TempoQR)，用于回答复杂的基于时间的知识图谱问答。实验表明，TempoQR 在复杂的时间问题上比现有的先进方法提高了 25-45 个百分点，并且更好地泛化到看不见的问题类型。

    Dec, 2021

  • 提升超关系知识图谱补全

    该研究提出了一种用于高度关联知识图谱 (HKGs) 补全的方法，该方法引入了两个新修订：一是用轻量级实体 / 关系嵌入处理技术替换计算量大的图神经网络模块以提高计算效率；二是增加一个定向于合格证的辅助训练任务以提高该方法的预测能力，并且该方法在三个基准数据集上的实验中始终优于 STARE，计算效率显著提高。

    Apr, 2021

  • 学习一次关系的元表示，用于时态知识图谱链接预测

    本文提出一种针对时间知识图谱的 few-shot learning 模型，通过时间关系建模，实现了在单样本情况下，对时间知识图谱进行关系预测

    May, 2022

  • 超关系知识图谱上的查询嵌入

    本文介绍了如何利用 Graph Neural Networks 来嵌入和回答超关系连接查询，以处理新型复杂查询，同时提出了一种提高查询效率的方法，并在实验证明 Qualifier 可以在多种查询模式下提高查询效果。

    Jun, 2021

  • 学习超关系知识图谱的表示

    本文介绍了一个框架，它使用多个聚合器从 base triple 和 qualifiers 两个角度来学习超关系事实的表示，并证明了其在多个数据集上进行超关系知识图完整性的有效性。

    Aug, 2022

  • 利用大型语言模型通过历史链推理提升时间知识图预测

    基于 LLM 的时态知识图预测模型存在三个缺点，为解决这些问题，我们提出了一种称为 CoH 的历史链推理方法，以实现对高阶历史信息的有效利用，进而增强了基于图模型的 TKG 预测性能。

    Feb, 2024

  • 选择性时间知识图谱推理

    本文提出了一种针对时间知识图谱 (TKG) 推理的避让机制，通过开发一种称为历史置信度估计器 (CEHis) 的置信度估计器，使现有的 TKG 推理模型能够先估计其在进行预测时的置信度，然后避免那些置信度较低的预测。实验证明所提出的 CEHis 对于代表性的 TKG 推理模型在两个基准数据集上具有有效性。

    Apr, 2024