赋能小规模知识图谱：利用通用知识图谱实现丰富的嵌入策略

COLINGMay, 2024

赋能小规模知识图谱：利用通用知识图谱实现丰富的嵌入策略

Empowering Small-Scale Knowledge Graphs: A Strategy of Leveraging General-Purpose Knowledge Graphs for Enriched Embeddings

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Albert Sawczyn, Jakub Binkowski, Piotr Bielak, Tomasz Kajdanowicz

TL;DR通过将小规模专业领域知识图谱与已建立的通用知识图谱进行关联，我们提出了一个框架来丰富领域特定知识图谱的嵌入，以应对大规模知识密集型任务中存在的挑战。实验评估表明，通过与大规模通用知识图谱的链接，采用我们的方法可以显著提升下游任务的性能，Hit@10 指标的提升可达 44%。这一相对未经探索的研究方向可以促使知识图谱在知识密集型任务中更频繁地应用，从而得到更强大、可靠且不那么虚幻的机器学习实现。

Abstract

Knowledge-intensive tasks pose a significant challenge for machine learning (ML) techniques. Commonly adopted methods, such as Large Language Models (LLMs), often exhibit limitations when applied to such tasks. Nevertheless, there have been notable endeavours to mitigate these challeng

knowledge graph knowledge graph completion entity alignment representation learning machine learning

发现论文，激发创造

知识图谱嵌入及其应用调查

该论文介绍了知识图谱嵌入在推荐系统、查询扩展和实体嵌入等领域的应用，并探讨了包括基于结构信息、文本信息和图像信息的 KG 嵌入模型。

Jul, 2021

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

面向知识图谱补全的语义增强嵌入

基于嵌入式知识图谱（KG）完成已经引起了人们的广泛关注，通过生成 KG 嵌入，讨论了不同类型的 KG 完成算法，包括链路预测、实体类型预测算法以及利用 KG 和大型语言模型（LLM）的算法，最后讨论了不同描述逻辑公理所表达的语义，并提出了对当前工作的批判性反思和未来方向的建议。

Jul, 2023

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

基于知识图谱的高效知识渗透

针对大型语言模型（LLMs）中领域特定知识匮乏的问题，本文提出了一种基于知识图谱检索增强的方法，通过利用少量标记样本和大规模语料库，构建了领域特定的知识图，并通过三阶段的知识图与 LLM 对齐策略增强了 LLM 利用知识图的能力，实验证明我们的方法优于现有基准模型。

Jun, 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

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

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

图神经网络对知识图谱补全是否真正有帮助？

本篇研究通过探索评分函数和损失函数的设计，发现相比于复杂的图神经网络，简单的多层感知器 (MLP) 模型能够实现与之相似的性能表现，在知识图谱补全 (KGC) 方面不一定需要高度复杂的聚合方式。

May, 2022

统一大型语言模型和知识图谱：路线图

本文提出了使用知识图谱和大型语言模型的三种框架，分别为增强了的知识图谱、增强了的大型语言模型和协同增强。这三个框架能够互相协作，实现双向推理，提高自然语言处理和人工智能的表现，同时指出未来的研究方向。

Jun, 2023