open knowledge bases | BriefGPT

关键词open knowledge bases

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使用多任务学习的开放知识库规范化
构建大型开放知识库（OKBs）对于许多知识驱动的 Web 应用程序（如 Web 搜索）至关重要。然而，OKBs 中的名词短语和关系短语常常存在冗余和歧义，因此需要研究 OKB 规范化。本文提出了一种名为 MulCanon 的多任务学习框架，
PDF3 months ago
知识库完成模型的预训练与诊断
介绍并分析一种无需实体或关系匹配将一个事实集合中的知识转移到另一个集合的方法，该方法对规范化知识库和非规范化或开放式知识库都适用。通过在无结构文本中收集的大规模预训练的事实，改进了对特定领域的结构化数据的预测，并通过实验验证了该方法在小数据
PDF5 months ago
香港科技大学在 SemEval-2023 任务 1 中的视觉词义消歧：通过上下文增强和视觉辅助
我们提出了一个多模态检索框架，充分利用了预训练的视觉 - 语言模型、开放知识库和数据集，通过处理上下文与目标词的含义进行匹配、使用提示模板整合匹配的描述和其他文本信息进行图像检索、融合不同模态的上下文信息并用于预测，为词义消歧和多模态学习领
PDF7 months ago
开放知识库规范化与多任务遗忘
构建大型开放知识库（OKB）对移动计算领域的许多应用至关重要，如今存在可组织和消除 OKB 中重复和语义模糊的短语以及保护个人隐私和数据时效性的问题，本研究提出了一种多任务学习框架 MulCanon，通过利用扩散模型中的噪声特征实现机器取消
PDF8 months ago
WWWCESI：利用嵌入和附加信息规范化开放知识库
本文介绍了一种新方法 Canonicalization using Embeddings and Side Information（CESI），通过学习 Open Knowledge Bases 的嵌入向量，对其中的重复和模糊事实进行规范化
PDF5 years ago
多模式贝叶斯嵌入：学习社交知识图谱
本研究探讨在线社交网络与开放知识库之间的联系，提出一种基于多模态贝叶斯嵌入模型的算法 GenVector，通过学习潜在话题和生成单词和网络嵌入来将两种不同的数据形式，在共享潜在话题空间中表示。在三个数据集上的实验表明，该算法明显优于现有方法
PDF9 years ago