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COLING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
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，Hi
PDF2 months ago
KnowledgeHub：辅助科学发现的端到端工具
该研究描述了 KnowledgeHub 工具，一种科学文献信息提取和问题回答的流程，通过支持将 PDF 文档转换为文本和结构化表示，以构建本体论，并使用基于浏览器的注释工具对 PDF 文档的内容进行注释，然后通过训练命名实体识别和关系分类模
PDF2 months ago
基于知识图谱与复杂网络度量的出人意料推荐模型
本研究在已有的推荐系统基础上，提出了一种基于知识图谱的推荐系统，通过编码用户对物品目录的交互来评估并增加推荐的出人意料程度。实验结果表明，基于复杂网络度量重新排序物品可以产生更出人意料和令人惊喜的推荐列表。
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DALK：使用科学文献动态协同增强 LLMs 和 KG 来回答关于阿尔茨海默病的问题
利用 DALK，一种 LLM 和 KG 相互增强的动态协同方法，我们将大规模语言模型应用于阿尔茨海默病领域，构建了一个与 AD 相关的知识图谱，并利用知识图谱增强 LLM 的推理能力，实验证明了其有效性。
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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
PDF2 months ago
基于随机游走的知识图谱嵌入算法：Subgraph2vec
在本研究中，我们介绍了一种名为 subgraph2vec 的知识图谱嵌入方法，通过在用户定义的子图内运行 walks，用于链接预测，并证明我们的方法在大多数情况下具有更好的性能。
PDF2 months ago
在开放研究知识图谱中评估大型语言模型用于结构化科学摘要
利用大型语言模型（LLMs）自动推荐属性，以增强科学论文的可发现性，并通过与 Open Research Knowledge Graph（ORKG）的比较分析评估 LLMs 的性能，发现 LLMs 在构建科学结构化推荐系统方面具有潜力，但需
PDF2 months ago
SemanticFormer：使用知识图谱的全局语义交通场景表示方法用于轨迹预测
本文介绍了一种使用混合方法通过对语义交通场景图进行推理来预测多模态轨迹的方法 SemanticFormer。该方法从知识图谱中提取语义元路径的高级信息，并通过多个注意机制的新型流水线对其进行处理，以预测准确的轨迹。所提出的架构包括一个分层异
PDF2 months ago
利用知识图谱的检索增强生成模型用于客户服务问答
我们介绍了一种将 RAG 与知识图谱相结合的新型客户服务问答方法，通过保留内部问题结构和问题间关系，从历史问题中构建知识图谱用于检索，提高检索精度和解答质量。该方法在实证评估中显示，相对于基准模型，该方法在 MRR 上提升了 77.6%，在
PDF2 months ago
COLING在复数空间中使用共轭共享参数的知识图嵌入
本文介绍了一种改进的参数共享方法，通过使用在 Knowledge Graph Embedding 模型中使用的复数的共轭参数以减少计算资源的使用，并在性能上与最先进的非共轭模型相媲美或更快地完成训练。
PDF3 months ago
多意图对比学习的知识感知多行为推荐
多行为推荐通过基于用户的多样行为（如浏览、加入购物车和购买）提供更准确的选择来优化用户体验。本研究提出一种新颖模型：基于知识感知的多意图对比学习模型（KAMCL），利用知识图谱中的关系构建意图，从意图角度挖掘用户多行为之间的关联，并通过对比
PDF3 months ago
无线数据知识图谱的学习与绿色智能通信的方法与实验
通过将知识图谱的概念融入移动网络的智能操作中，建立了一个无线数据知识图谱，从而实现对从无线通信网络收集的海量和复杂数据的特征数据集的按需生成，提高了人工智能训练、推理和验证过程的效率，并显著减少了通信网络的资源浪费和开销。
PDF3 months ago
德国旅游知识图谱
旅游是全球经济中最关键的行业之一。基于其异构和分散性的特点，知识图谱是其中一个最适用的使用案例。本文介绍了德国旅游知识图谱，整合了来自德国 16 个联邦州和其他各种来源的旅游相关数据，为各种应用提供了一个精选知识源。通过图形用户界面和应用程
PDF3 months ago
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
PDF3 months ago
基于多粒度信息和多模块交互的情感 - 因果对提取方法
通过共享交互模块、情感 - 原因对抽取和情感抽取和原因抽取之间的共享信息挖掘，以及根据知识图谱路径长度筛选合适标签并构建任务特定特征，提出了基于 GRU、知识图谱和 Transformer 模块的端到端多任务模型 (MM-ECPE)，在 E
PDF3 months ago
多学科材料科学中的功能材料知识图谱构建
通过利用先进的自然语言处理技术，从过去十年中所有高质量研究论文中提取数百万个三元组，将无结构信息组织为九个不同类别的标签，并与论文的数字物体识别符无缝集成，Functional Materials Knowledge Graph（FMKG）
PDF3 months ago
使用大规模知识图谱评估大型语言模型的真实性
提出了 GraphEval 方法使用大规模测试数据集来评估大型语言模型的性能，该方法通过从包含 1000 万多个事实的大型知识图中检索测试数据集来简化评估过程，并创造了一个判断模型来估计语言模型所给出答案的正确性。实验证明判断模型的事实评估
PDF3 months ago
构建巴西历史知识图谱
构建基于巴西历史的知识图谱的第一步是利用巴西历史人物传记字典和维基百科 / 维基数据。我们认为巴西命名实体（人物、地点、组织、政治事件和运动）的大型存储库对于从葡萄牙文本中提取信息是有益的。我们展示了 DHBB 中描述的许多术语 / 实体在
PDF3 months ago
基于用户中心子图网络的知识增强推荐
基于知识图谱和图神经网络的用户中心子图网络方法 (KUCNet) 构建了用户 - 物品子图以捕捉用户物品历史交互和知识图谱提供的辅助信息，并使用基于注意力机制的图神经网络对子图进行编码，提供了准确、高效、可解释的推荐特别是针对新物品的方法。
PDF3 months ago
思维的逻辑查询：通过知识图谱引导大型语言模型回答复杂逻辑查询
本文提出了 'Logic-Query-of-Thoughts' (LGOT) 方法，首次将大型语言模型 (LLMs) 与基于知识图谱的逻辑查询推理相结合，通过将复杂的逻辑查询拆解为易答的子问题，并利用知识图谱推理和 LLMs 共同解答，最终
PDF4 months ago