Jan, 2024

IICONGRAPH: 知识图谱中的改进图标学和图标学陈述

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TL;DR该论文介绍了 IICONGRAPH，它是一个由 ArCo 和 Wikidata 的图标和图标叙述进行扩展和改进而创建的知识图谱，以填补当前知识图谱中图标和图标叙述的表达方面存在的差距。该研究表明，IICONGRAPH 不仅在领域特定评估方面优于 ArCo 和 Wikidata，还作为一个强大的平台来解决提出的研究问题。
发现论文，激发创造
  • 利用多视角知识图谱嵌入实现文化遗产地理定位

    本文提出了一种从各种数据源吸收文化遗产实体及其连接的多跳知识到地理本地化 KG 中的框架，并提出了一种基于地理及知识连接的文化遗产实体间相对距离的多视图学习模型。

    Sep, 2022

  • 朝向本体论支持的跨语言知识图谱

    通过对抽象对象的具体化和对概念与类型之间的本体论区分的认识，我们得到了一个本体论基础和语言无关的表示法，可以缓解知识图谱集成中的困难。

    Jul, 2023

  • 使用紧凑、代表性、相关的知识图谱丰富文档

    提出了一种基于知识图谱和实体关系子图的文档丰富方法，通过新的组合优化问题求解算法实现了紧凑、具有代表性和相关性的 ERG，利用本体知识对 ERG 进行排序，实现了在有效丰富的同时保证了相关性和紧凑性。

    May, 2020

  • 利用知识图谱提高图像字幕生成的性能

    本文探讨了使用抓取通用或常识性知识的知识图谱来增强最先进的图像字幕生成方法从图像中提取的信息，实验结果表明，利用从知识图谱中提取的信息的最先进方法，在诸如 MS COCO 等多个基准数据集上，可以比仅依赖于从图像中提取的信息的方法实现显著更好的性能，其中性能用 CIDEr-D 评估。

    Jan, 2019

  • VisionKG：通过知识图谱释放视觉数据集的力量

    我们提出了一种基于知识图谱和语义网络技术的 Vision Knowledge Graph（VisionKG），用于链接、组织和管理具有异构特征的视觉数据集，提供简单访问和查询不同格式和分类法的最新视觉数据集，增强语义丰富性并通过 SPARQL 提供多种数据检索与探索服务，集成了 30 个数据集和四个流行 CV 任务，展示了在 CV 流程中的多种应用场景。

    Sep, 2023

  • 实践中知识图谱的用户、挑战和可视化需求刻画

    该研究通过对 19 名企业和学术背景下的知识图谱从业者的访谈，识别出知识图谱构建、探索和分析中出现的关键挑战，并探讨了可视化设计的应用，从而发现了三种不同的用户类型，以及每种类型在构建和使用知识图谱中的专业和需求。最后，从访谈分析中提取出几个可视化研究方向，以提高知识图谱的可用性。

    Apr, 2023

  • 基于查询的知识图谱工业分析与本体重塑

    该研究提出了一个本体重塑方法，将本体转化为更好地反映底层数据并帮助构建更好的知识图谱的知识图谱模式，从而解决工业分析中的低质量知识图谱可能带来的问题，由此提高了 SPARQL 查询的训练效率和知识图谱的可扩展性。

    Sep, 2022

  • 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

  • 超越三元组：上下文知识图表示与推理

    本文介绍了知识图谱（KGs）以及其与关系知识的上下文信息的整合，重点讨论了基于三元组的 KGs 存在的局限性和上下文 KGs 的优势，并提出了 KGR$^3$，一个利用大型语言模型（LLMs）进行 KG 推理的范例，实验证明 KGR$^3$ 显著提高了 KG 补全和 KG 问答任务的性能，验证了将上下文信息整合到 KG 表示和推理中的有效性。

    Jun, 2024

  • 基于上下文和知识图谱的动态表示

    本文提出了一种名为 CKG 的动态表示方法，利用外部知识图谱中的实体信息来提高语言句子的正确语义，实验表明，CKG 在多项任务中达到了最优结果。

    Dec, 2022