Aug, 2023

具有否定语句的生物医学知识图谱嵌入

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TL;DR提出了一种能够将负面语句纳入知识图谱表示学习过程中的新方法 TrueWalks，通过一种能够区分正面和负面语句并考虑本体知识图谱中否定的语义涵义的新型遍历生成方法，有效改善了知识图谱嵌入方法在生物医学领域中负面语句的不足，同时在蛋白质相互作用预测和基因疾病关联预测两个任务中验证了该方法在知识图谱嵌入上的全面性能提升。
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发现论文，激发创造
  • 用于生物医学知识图谱的基准数据集和负面陈述

    知识图谱中的负面陈述可以改善知识图谱嵌入的性能，并提供用于负面陈述的基准数据集。

    Jul, 2023

  • 保持积极：无需负采样的知识图谱嵌入

    该论文提出了一种训练过程，通过向损失函数添加新颖的正则化项，避免了使用负采样的需要，并且在两个关系嵌入模型（DistMult 和 SimplE）中得到了优异的性能和速度。

    Jan, 2022

  • 生物医学知识图谱嵌入的基准与最佳实践

    利用知识图谱嵌入学习方法，探索在 SNOMED-CT 知识图谱中学习生物医学知识表征的能力，提供性能测试及最佳实践，并强调利用知识图谱多关系特性学习知识表征的重要性。

    Jun, 2020

  • 使用知识图谱嵌入和语言模型进行生物医学多跳问答

    这篇研究论文探讨了如何使用自然语言问答，相结合的语言模型和 KG 嵌入来回答生物学家们所提出的一系列自由形式的问题，其 KG 数据集来源于 Hetionet，并利用该数据集创建一个多跳生物医学问答数据集以测试多跳生物医学问答系统。

    Nov, 2022

  • LEMON: 知识图谱嵌入负采样的语言模型

    本文提出了一种利用预训练语言模型来生成负样本的方法，该方法利用实体之间的距离通过它们的文本信息形成邻域集群，以得到符号实体的表示形式，有效地应用于基准知识图谱的链接预测任务。

    Mar, 2022

  • 生物医学领域的知识图谱嵌入：它们有用吗？探究链接预测、规则学习和下游多药治疗任务

    本研究旨在探讨基于知识图谱的嵌入算法在生物医学领域的应用和性能，发现在 BioKG 等生物医学知识图谱上运用知识图谱嵌入模型可以提高准确性，并有望在实际的病理学研究和药物配伍等方面得到应用。

    May, 2023

  • 负采样对知识图谱链接预测的影响分析

    本文通过实证研究，对比了对知识图谱中实体之间关系进行无监督学习的四种嵌入模型（ escal，TransE，DistMult 和 ComplEX）使用不同负采样方法的效果，结果发现使用不同负采样方法得到的效果差异较大，且在不同数据集上表现也各有不同。

    Aug, 2017

  • 生物医学领域的描述性知识图谱

    我们提出了一个新颖的系统，从生物医学语料库中自动提取和生成信息丰富、描述性的句子，促进相关知识的高效检索。与以往的搜索引擎或探索系统不同，我们的系统将描述性句子组织为关系图，使研究人员能够探索密切相关的生物医学实体（例如，化学品治疗的疾病）或间接相连的实体（例如，治疗疾病的潜在药物）。我们的系统还使用 ChatGPT 和经过微调的关系综合模型从检索到的信息中生成简明可靠的描述性句子，减少了对大量人工阅读的需求。通过我们的系统，研究人员可以轻松获得高层次知识和详细参考资料，并交互式地定位所需的信息。我们重点介绍了我们的系统在 COVID-19 研究中的应用，说明了它在药物再利用和文献整理等领域的实用性。

    Oct, 2023

  • 知识图表示学习中的负采样：综述

    知识图谱表示学习（KGRL）或知识图谱嵌入（KGE）在知识构建和信息探索的人工智能应用中起着至关重要的作用。这篇综述论文系统地回顾了各种负采样（NS）方法及其对 KGRL 成功的贡献，将现有的 NS 方法按照五个不同的类别进行了分类，并指出了各自的优缺点。此外，该综述还提出了一些开放性研究问题，为未来的研究提供了潜在方向。通过提供基础 NS 概念的概括和对齐，这篇综述为在 KGRL 环境下设计有效的 NS 方法提供了有价值的洞察，并为该领域的进一步发展提供了动力。

    Feb, 2024

  • 利用逻辑知识增强生物医学数据的嵌入表示

    本研究探讨在生物医学领域的知识图谱中，如何通过引入逻辑规则来增强知识图谱嵌入表示，提高关系建模的效果。具体地，采用关系推理网络（R2N）作为知识图谱嵌入技术的补充，在 PharmKG 数据集上进行对比实验，并进行消融分析。结果表明，该方法显著优于现有技术，并能根据不同的选择标准和规则数量产生不同效果。

    Mar, 2023