本文是中科院信工所ASCII组“图网络及其应用”讨论班第二期的内容整理。本次汇报主要包括两个部分内容: 第一部分,基于图神经网络的知识图谱推理,包括Transductive、Inductive学习和复杂逻辑查询; 第二部分,大…
知识图谱嵌入技术可以有效捕捉到实体与关系之间的几何关系,但在处理高阶关系或复杂的图结构时仍然有局限性。而图神经网络通过聚合节点的邻域信息,可以补充知识图谱嵌入模型在结构信息捕捉上的不足。通过将两者结合,我们可以利用图神经网络来学习更丰富的实体表示,并通过知识图谱嵌入完成高效的关系推理。 深度融合方法 图神...
2、图神经网络:能够学习图中的特征 表示学习:将一个节点映射为一个d维的向量,这个向量包含了这个节点的连接关系,或者时包含节点语义信息的嵌入向量。将一个复杂的数据变成d维向量(图嵌入/表示学习),将图表示成向量就是图神经网络要做的事情。 将机理知识用知识图谱表示出来,经过图神经网络生成向量,将生成的...
近年来，基于图神经网络的知识图谱补全方法逐渐成为了研究热点。与传统方法不同的是，图神经网络能够有效地捕捉实体之间的依赖关系，并利用节点嵌入技术将实体映射到低维空间中表示。常见的图神经网络包括GCN、GAT和GraphSAGE等。四、图神经网络在知识图谱补全中的应用 图神经网络已被广泛应用于知识图谱补全任务中，例如：...
KG的研究主要有两个重要方向:一是构建和提高知识图谱的质量,二是深入探讨知识图谱的广泛应用。近年来,图神经网络(GNNs)也取得了显著进展。GNN是一类适用于图领域的深度学习技术,在许多任务中表现出令人鼓舞的性能。尽管已有研究尝试将GNN应用于KG...
导读本次分享题目为基于知识图谱的图神经网络推理,首先会介绍知识图谱相关的背景。第二部分GNN for KG会以CompGCN为基础,介绍将图神经网络迁移到知识图谱上面的工作。第三部分主要介绍针对知识图谱所设计的GNN的结构。最后是总结和展望。 全文目录: 1. 知识图谱的背景 ...
首先是对于阅读的总结,收集了最近的知识图谱在推荐中的应用,简单分类,先从知识图谱和图神经网络的融合开始.把对于论文的一些总结写在最开始: 动机 1.传统的推荐系统只是将用户的行为作为独立的实例来进行训练模型,但是实体之间是存在很多的高阶的关系的,为了捕获这些高阶的关系,考虑将知识图谱和 用户-项目图进行融合...
知识抽取——实体识别与分类 知识抽取——实体关系抽取与属性补全 知识图谱的推理 常见知识图谱推理方法分类 图表示学习 随机游走 同构图算法 异构图算法 图神经网络系列 监督学习或半监督学习模型 GCN,图卷积神经网络([视频](https://aistudio.baidu.com/aistudio/education/lessonvideo/3720952)) ...
基于图神经网络的知识图谱构建方法主要分为两个阶段：实体识别和关系抽取。在实体识别阶段，图神经网络将输入的文本转化为向量表示，并通过聚类或分类算法来识别出不同类型的实体。在关系抽取阶段，图神经网络将实体及其上下文作为输入，并通过学习实体和关系之间的语义关联，从而抽取出实体之间的关系。这种方法能够自动从大...
于是很多人欲转行NLP,原因是NLP技术近几年发展非常快,像BERT、GPT-3、图神经网络、知识图谱等技术被大量应用于项目实践中,这也推动了NLP在产业中的持续落地,以及行业对相关人才的需求。 但是最近有粉丝私信我,NLP很难学,这条路能坚持走吗? 对于这位朋友的问题,我想从两方面开始回答。