Jul, 2023

利用图形处理单元进行快速知识图谱补全

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TL;DR通过使用知识图谱嵌入向量，我们提出了一个高效的 GPU 支持的知识图谱完成框架来获取新的关系，并且我们通过将知识图铺完问题转化为 “可转化为度量空间” 的相似性连接问题，并使用度量空间特性导出公式来快速处理相似性连接问题的方法，来实验性地展示我们的框架能够高效地处理知识图谱完成问题。
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发现论文，激发创造
  • 实体和关系嵌入模型在知识图谱补全中的调查

    本研究是对实体和关系的嵌入模型在知识图谱完善领域的综合调查，总结了标准基准数据集的最新实验结果，并指出了潜在的未来研究方向。

    Mar, 2017

  • 图神经网络对知识图谱补全是否真正有帮助？

    本篇研究通过探索评分函数和损失函数的设计，发现相比于复杂的图神经网络，简单的多层感知器 (MLP) 模型能够实现与之相似的性能表现，在知识图谱补全 (KGC) 方面不一定需要高度复杂的聚合方式。

    May, 2022

  • 知识图谱嵌入：概述

    本文综述了知识图谱完成中的当前研究状态，特别关注了知识图谱嵌入设计的两个主要分支：基于距离的方法和基于语义匹配的方法，并探讨了与最近提出的模型之间的关联及其背后的趋势，最后讨论了利用预训练语言模型和实体关系的文本描述相结合进行知识图谱完成的新方法。

    Sep, 2023

  • 知识图谱补全综述

    该研究论文介绍了知识图谱在信息抽取方法中的应用，探讨了表示学习和图神经网络在知识图谱完成中的作用，以及如何利用知识图谱在下游任务中预测缺失的链接。

    Aug, 2022

  • 基于复杂张量分解的知识图谱补全

    本文介绍了一种基于复杂嵌入的统计关系学习方法，在实现表达能力和时间 / 空间复杂度之间权衡的同时，探索了这种复杂嵌入和酉对角化之间的联系，提出的嵌入方法仅涉及共轭内积，具有良好的可扩展性和高准确率。

    Feb, 2017

  • 利用嵌入式知识图谱进行链接预测

    本文介绍了基于嵌入式知识图谱网络的知识库完成方法，通过使用端到端反向传播训练，可以将大型知识库压缩成优化的版本，并在知识库完成基准测试中取得了最新的最佳结果。

    Nov, 2016

  • GreenKGC：一种轻量级的知识图谱补全方法

    本文提出了一种轻量级模块化知识图谱完成 (GreenKGC) 方案，该方案包含三个模块：表示学习、特征修剪和决策学习，旨在解决在获得更好推理能力的同时保持较小的模型大小。实验结果表明，GreenKGC 可以在较小的模型尺寸下达到与高维嵌入方法相当甚至更好的性能，并且可以推广到更多任务中。

    Aug, 2022

  • 通过联合建模知识图谱和软规则进行知识推理

    本文提出了一种新的方法，通过迭代学习来注入规则并学习表示以充分利用规则和嵌入，取得了高效性和可扩展性的良好平衡，并通过两个公共数据集的评估，优于当前最先进方法，提高了均值倒数排名（MRR）2.7％和 4.3％。

    Jan, 2023

  • HyperKG：基于双曲空间的知识图谱嵌入用于知识库补全

    本文提出 HyperKG，一个使用超几何空间来更好地反映知识库的拓扑性质，从而提高知识库完成任务性能的模型，并在各种链接预测数据集中验证了该模型的有效性。

    Aug, 2019

  • 知识图谱完善的文本和知识联合表示学习

    提出一种新的框架，将词汇、实体和关系嵌入到同一连续向量空间中，通过对知识图谱和纯文本的联合学习，可以更准确地完成知识图谱补全，实现实体预测、关系预测和关系分类等任务，并且相比其他基线模型，在三项任务上均可以显著且持续地提高性能。

    Nov, 2016