EMNLPNov, 2023

发挥联合作用：利用语言模型和邻域信息增强生成式知识图谱补全

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TL;DR我们提出了一种改进基于语言模型的知识图谱补全方法，通过包含节点邻域作为附加信息，提高了预测效果，并且在多种评估数据集上优于传统方法和基于语言模型的 KGC 方法。我们还对邻域对模型预测的影响进行了详细分析，并指出了通过更有效的邻域选择来显著改进 KGC 的方向。
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发现论文，激发创造
  • 基于大型语言模型的多角度知识图谱补全方法改进

    MPIKGC 是一个通用框架，利用大型语言模型从不同的角度查询以补偿环境化知识的不足，改进了基于描述的知识图补全方法，扩展了实体描述，理解关系，并提取结构，通过四种基于描述的知识图补全模型和四个数据集进行了广泛评估，适用于链接预测和三元组分类任务。

    Mar, 2024

  • 利用节点邻域改进知识图谱完成

    本文提出了一种通过图神经网络对实体邻域进行建模的增强型框架用于知识图谱补全，同时引入额外的边链接预测任务。评估结果表明，该框架简单且有效，并且能够做出可解释预测。

    Feb, 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

  • KC-GenRe: 基于大型语言模型的知识约束生成式重排序方法用于知识图谱补全

    KC-GenRe 是一种基于 LLMs 的知识约束生成重排序方法，用于知识图谱完成任务，通过生成的 LLMs 解决了匹配问题、排序问题和遗漏问题，并取得了优于以往方法的性能。

    Mar, 2024

  • 利用相互知识蒸馏的集体知识图谱补全

    本文介绍了一种名为 CKGC-CKD 的新方法，通过使用关系感知图卷积网络编码模型在集成的知识图谱和各自的知识图谱上进行训练，以最大程度地利用来自不同知识图谱的集体知识，从而缓解了个体知识图谱的不完整性，并通过相互知识蒸馏机制来进行知识传递，在多语言数据集上取得了比所有先进模型更好的知识图谱完成结果。

    May, 2023

  • 知识图谱完善：基于知识检索和阅读理解的方法

    该研究提出一种基于信息检索和阅读理解的知识图谱自动完成模型，在实验中发现该模型可以很好地解决无法从现有知识中推断的关系，并在多个知识图谱自动完成数据集上取得良好结果。

    Oct, 2022

  • 预训练语言模型是否真能推断知识图谱中未见节点的关联？

    通过预训练模型的知识获取，我们提出了一种方法用于构建合成数据集，研究表明预训练模型在知识图谱补全中具备了推理能力，尽管性能的提高主要来自实体和关系的文本信息。

    Nov, 2023

  • 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

  • 提升大型语言模型在知识图谱补全中的性能

    利用大型语言模型（LLM）的结构感知推理能力，将知识图谱（KG）中的结构信息嵌入到 LLMs 中，从而提高 LLMs 的知识推理能力。我们提出了一种结构感知推理框架，并通过实验证明了引入结构信息对 LLMs 的知识推理能力的改进效果。

    Oct, 2023

  • 使用预训练多模态 Transformer 和双负采样完成知识图谱补全

    提出了一个基于 VisualBERT 的增强型知识图谱补全模型 (VBKGC)，其采用了双胞胎负采样策略，能够捕捉基于嵌入的多模态信息并将其集成到 KGC 模型中，具有优秀的链路预测任务表现。

    Sep, 2022