Nov, 2023

知识图谱并不相同：探索真实知识图谱的属性和结构

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TL;DR在这篇论文中，我们对来自各个领域（如自然科学、医学和自然语言处理）的 29 个真实知识图谱数据集进行了大规模比较研究，分析了它们的属性和结构模式，并根据发现提出了针对基于知识图谱模型开发和评估的几项建议。我们相信知识图谱中丰富的结构信息可以有益于各个领域更好地发展知识图谱模型，并希望这项研究能够有助于打破现有领域间的数据孤岛（例如机器学习、自然语言处理和科学人工智能之间的联系）。
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发现论文，激发创造
  • 知识图谱嵌入用于链接预测：一项比较分析

    该研究比较短缺实际的现有图谱的 16 种最新方法的有效性和效率，并考虑到一种基于规则的基线，提出了具有可扩展性的维度以评估嵌入 LP 方法的介绍。

    Feb, 2020

  • 知识图谱查询

    本篇论文探讨了知识图谱的构建与查询，结合深度学习、信息检索和自然语言处理等学科展开研究，提出了一些新的挑战和机会。

    May, 2023

  • 自然语言处理中知识图谱十年调研

    对自然语言处理中知识图谱相关研究领域进行综合调研，总结任务分类、相关贡献和研究进展，并提出了未来研究方向

    Sep, 2022

  • 基于结构和文本嵌入的知识图谱补全

    在本研究中，我们提出了一种关系预测模型，它利用了知识图中的文本和结构信息，并结合了步行式嵌入和语言模型嵌入来有效地表示节点。通过在一个广泛使用的数据集上进行评估，我们证明了我们的模型在关系预测任务中取得了有竞争力的结果。

    Apr, 2024

  • 知识图谱嵌入模型及其应用调查

    知识图谱是一个基于图形的数据结构，用于表示世界的事实，其中节点表示现实世界的实体或抽象概念，边表示实体之间的关系。知识图谱嵌入通过在低维向量空间中表示实体和关系来捕捉它们之间的语义关系。本文讨论了基于翻译和神经网络的嵌入模型，它们根据语义属性、评分函数和架构的不同而有所区别，并进一步讨论了在一些使用深度学习模型和利用社交媒体数据的领域中应用知识图谱。

    Apr, 2024

  • 实体对齐的知识图谱嵌入方法：实验评述

    本文通过进行第一次统计学分析，对知识图谱中利用嵌入方法进行的实体对齐的流行方法进行了评估，并根据其在不同性能度量和知识图谱特征方面的有效性将其排名。

    Mar, 2022

  • 知识图谱的演变：调查和展望

    知识图谱是多样化知识的结构化表示方式，广泛应用于各种智能应用。本文综述了各种类型的知识图谱（静态、动态、时态和事件型）的演化以及知识提取和推理技术，并介绍了不同类型知识图谱的实际应用，包括金融分析的案例研究。最后，我们提出了关于知识工程未来方向的观点，包括将知识图谱和大型语言模型的能力结合以及知识提取、推理和表示的发展。

    Oct, 2023

  • 知识图谱嵌入与文字字面量的调查：哪种模型更好地链接字面量？

    本文对考虑包括文本、数字、图像等非结构化信息的 KG 嵌入模型进行了综述和对比，同时在相同条件下对链接预测的不同方法进行了实证评估。

    Oct, 2019

  • 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

  • 评估知识图谱的结构质量指标

    本研究提出了 6 个可衡量知识图谱质量的结构化质量度量标准，并分析了 5 个跨领域的知识图谱。研究结果表明，优秀的知识图谱应定义详细的类和属性以便丰富地表达现实世界的知识，并且实例和 RDF 三元组应积极使用这些类和属性。因此，本文通过关注本体论的结构和使用的程度，试图从定量角度研究知识图谱的内部质量。通过分析，可以找到仅通过大小相关的指标（例如类和属性的数量）无法得知的知识图谱特征。

    Nov, 2022