May, 2024

人类洞察与人工智能精确度的协调：共同推进知识图任务

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TL;DR通过人工智能与人类的合作，我们设计了一个名为 KG-HAIT 的系统，利用人类对知识图谱的洞察力来改进知识图谱嵌入模型，通过动态规划生成捕捉子图结构特征和语义相似性的人类洞察特征向量，并将其整合到知识图谱嵌入模型的训练中，取得了显著的性能提升和模型收敛加速，强调了人工智能与人类在知识图谱上的合作的重要性。
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发现论文，激发创造
  • 利用人类计算游戏框架增强用于准确性关键生成式人工智能应用的知识图谱

    通过使用众包反馈通过视频游戏收集到的信息，GAME-KG 框架显示出是一种增强知识图谱的有效方法，同时为人类提供由其验证的可解释的结构化事实。

    Apr, 2024

  • 知识图谱嵌入在长期人机交互中的知识获取和补充

    该研究提出了一种用于在长时间内不断学习机器人环境并增量式更新其内部知识图谱表示的架构，采用知识图谱嵌入技术对获取的信息进行泛化，通过一系列增量学习会话来评估机器人从未知上下文中学习实体和关系的能力。

    Jan, 2023

  • 个性化推荐的分层关注知识图谱嵌入

    本文提出了一种新的分层注意力知识图嵌入框架（HAKG），用于捕捉用户偏好，并在缓解数据稀疏性问题方面表现出优越性。

    Oct, 2019

  • 为链接预测学习层次感知知识图谱嵌入

    该研究提出了一种新的知识图谱嵌入模型 ——HAKE，该模型采用极坐标系将实体映射到不同的层次，以模拟语义层次结构，从而在链接预测任务上实现了显著的性能提升。

    Nov, 2019

  • InterHT: 头尾实体交互的知识图谱嵌入

    本文探讨知识图谱嵌入模型中基于距离的方法，在实验结果中展示了两种新颖的方法（InterHT 和 InterHT+），和对比实验结果表明我们的方法在 ogbl-wikikg2 数据集上获得了最佳结果。

    Feb, 2022

  • 通过人工协作扩展知识图谱

    本论文提出一种基于人机协作的知识图谱扩展方法，可用于有效提高 “广告营收”，减少知识图谱扩展所需时间。

    Dec, 2022

  • 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

  • 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

  • 从应用角度探索基于知识图的神经符号系统

    人工智能的快速发展，特别是通过深度神经网络，已经在视觉和文本处理等领域取得了显著进展。但是，实现人类类似的推理和可解释的人工智能系统仍然面临重大挑战。神经符号学范式将神经网络的深度学习能力与符号系统的推理能力结合起来，提供了开发更透明和可理解的人工智能系统的有希望途径。本文探讨了基于知识图谱的神经符号一体化的最新进展，阐明了知识图谱在三个关键类别中支撑着这种一体化：通过引入符号知识来增强神经网络的推理和可解释性（Symbol for Neural），通过神经网络方法来提高符号系统的完整性和准确性（Neural for Symbol），以及促进两者在混合神经符号一体化中的应用。本文强调了当前的趋势，并提出了神经符号人工智能领域未来研究的方向。

    May, 2024

  • 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