commonsense knowledge graphs | BriefGPT

关键词commonsense knowledge graphs

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EMNLP金：全球和局部感知的常识知识图噪声检测框架
通过引入实体语义信息、全局规则和本地结构信息，我们提出了 Gold（全局和局部感知去噪）框架，用于在大规模语义覆盖范围下构建常识知识图谱。实验结果表明，Gold 在合成噪声常识知识图谱基准任务中优于所有基准方法，此外，我们展示了对真实世界常
PDF9 months ago
使用知识图谱在点云上进行 3D 场景图预测
应用常识知识图谱以提高室内场景点云的 3D 场景图预测准确度的实验研究表明，在外部常识知识和内部知识的交互应用中，通过消息传递的方法比最先进的算法提高了 15.0% 的场景图预测准确度和 7.96% 的内部知识，在每秒 10 帧的实际机器人
PDFa year ago
雪人：从基础模型中提炼出的百万级中文常识知识图谱
利用 ChatGPT 与基础模型构造一个名为 Snowman 的中文常识知识图谱，其中大约包括了一千万个中国常识三元组，是目前最大的中文常识知识图谱之一，并具有较高的人类认可度。
PDFa year ago
Few-shot 知识图谱补全中的结构和常识知识调查
本研究通过对少样本知识图谱自动补全任务的学习方法、任务应用、以及未来研究领域的调查和总结，提出了一种使用图形表示学习和少样本学习优势的 FKGC 方法，以期解决常规 KG 和 CKG 补全任务中长尾关系及新关系的问题，并在不同领域的预测任务
PDF2 years ago
ACL带关系预测器的神经符号常识推理器
本篇论文提出了一种神经符号推理器，可以处理大规模的动态常识知识图谱，通过学习逻辑规则，提供可解释性的预测，并在 CKGs 的链接预测任务上表现优于现有的技术。
PDF3 years ago
AAAI通过常识知识的提取和注入进行词汇限制的文本生成
本论文中，我们探讨如何运用常识知识图谱提高条件文本生成模型的综合性能，通过从 Conceptnet 中提取常识关系，将这些关系注入到 Unified Language Model (UniLM) 中，并通过输出约束强制实施词汇要求，以提高生
PDF4 years ago
关于符号和神经常识知识图谱的 COMET-ATOMIC 2020
本文提出一个新的评估框架，以测试知识图谱的效用，该框架基于从中可以从中学习隐式知识表征的效果。基于这个新目标，我们提出了一个新的通用常识知识图谱 ATOMIC 2020，其中包含预训练语言模型中不易获得的知识，并用其他主要的常识知识资源进行
PDF4 years ago
EMNLP连接信息点：基于常识问题回答的知识路径生成器
本文提出了使用具有知识的路径生成器增强普通常识问题回答框架的方法，并使用现有路径和最先进的语言模型外推，生成连接文本中一对实体的动态，可能是新颖的多跳关系路径，从而提供解决常识问题所需的结构化证据。两个数据集上的实验表明，我们的方法优于之前
PDF4 years ago
ECCV将知识图谱桥接生成场景图
本文提出了一种将场景图像与通识知识图谱相结合的新型神经网络方法 GB-Net，通过迭代循环优化信息传达的方式同时实现场景图与通识图的节点连接和边连接，取得了优越的分析表现并创造了新的最优水平。
PDF4 years ago
基于常识知识图谱导引的基础对话生成
本篇论文提出一种新的对话生成模型，ConceptFlow，其利用常识知识图谱来显式地模拟对话流程，将对话基于概念空间来确定可能的转移方向，并通过图堆叠网络进行对话潜在流程的指导，以生成更有意义、更有语义信息的回应，证明了其在 Reddit
PDF5 years ago
AAAI基于结构和语义上下文的常识知识库完善
该研究提出了新的知识库补全模型，它可以通过利用节点的结构和语义上下文来解决本体库完整性问题。该模型不仅学习了本地图结构，而且还利用了预先训练的语言模型的转移学习来增强对知识的上下文表示，进而显著提高了链路预测能力，并对常识知识的类型进行了分
PDF5 years ago