核心贡献:这篇论文发表在机器人顶会ICRA,研究了在自动驾驶领域,驾驶员会受到周围车辆的影响的现实情况,通过对驾驶员隐状态中编码先验知识来优化强化学习,并结合周围车辆构建知识图谱进一步采用基于图神经网络的图表示学习方法来更新驾驶员的隐状态,在自动导航任务中加速强化学习的过程。 对应强化学习过程中的几个概念,本...
摘要:知识图谱是一种用图结构建模事物及事物间联系的数据表示形式,是实现认知智能的重要基础,得到了学术界和工业界的广泛关注.知识图谱的研究内容主要包括知识表示、知识抽取、知识融合、知识推理4部分. 目前,知识图谱的研究还存在一些挑战.例如,知识抽取面临标注数据获取困难而远程监督训练样本存在噪声问题,知识推理的可...
知识图谱 DRAGON 在文本处理上,预训练语言模型(LM)已被证明有助于各种下游NLP任务。最近的研究表明,知识图谱(KG)可以补充文本数据,提供结构化的背景知识,为推理提供有用的支架。然而,「目前模型方法并未经过预训练以大规模学习这两种模式的深度融合,从而限制了获得文本和 KG 完全联合表示的潜力」。 为此,「...
基于强化学习的知识图谱综述 知识图谱是一种结构化的、语义化的知识表示方法,能够 将具有关联性的实体和关系组织起来。它是将知识编码为图结 构,其中节点代表实体,边代表实体间的关系。随着大数据和 人工智能技术的发展,知识图谱在推理、推荐系统、问答系统 等领域的应用越来越广泛。 强化学习是一种机器学习方法,通过...
1/1基于强化学习的知识图谱构建第一部分知识图谱概述 2第二部分强化学习基础 5第三部分强化学习在知识图谱中的应用 8第四部分知识图谱数据收集与清洗 10第五部分强化学习算法选择与优化 13第六部分实体关系抽取与建模 16第七部分知识图谱的表示与存储 19第八部分强化学习与知识图谱融合方法 22第九部分知识图谱的实时...
第一部分强化学习在构建知识图谱中的应用概述强化学习是一种重要的机器学习方法,它是通过不断试错来优化智能体在特定环境下的行为策略,并获得最大化的回报。因此,强化学习在构建知识图谱中的应用非常具有前景和潜力。 知识图谱是一个大型的、多元化的知识库,它通过将多种语言和领域的数据进行语义建模,将这些数据之间的...
它是在大规模的数据集上构建的,结构化、半结构化和非结构化数据被整合,形成一个具有层级、关联和属性信息的图谱。而强化学习是一种机器学习方法,用于让智能体在与环境交互中学习适应最优策略。基于强化学习的知识图谱,将知识图谱和强化学习技术相结合,可以帮助我们更好地推理、搜索和应用知识。 在基于强化学习的知识...
为了解决这个问题,基于强化学习的知识图谱补全技术应运而生。 一、知识图谱补全的背景和意义 知识图谱的补全是指通过利用现有的知识图谱中的信息以及外部数据源,来填补知识图谱中的空缺和不完整之处,以使得知识图谱更加完善和准确。这对于提高知识图谱的实用性和准确性具有重要意义。知识图谱补全不仅可以用于搜索引擎的...
现在越来越多的研究人员使用强化学习来构建知识图谱。其中一些应用的例子如下: 1.实体联想 实体联想是指通过识别不同实体之间的概念关系,来建立知识图谱的过程。强化学习可以帮助自动化建立实体关系,从而实现较高的实体识别和关联准确度。例如,在分类文本或图像时,强化学习应用可以提取样本中的关键实体,然后根据文本和图像...
事实核查通常涉及将事实断言与一系列知识进行对比,以获得解释。知识图谱(KG)是一种有效的知识表示方式。尽管已有研究使用KG进行核查,但强化学习(RL)在这种情况下的应用尚未得到充分关注。为了弥补这一差距,我们提出了一种基于RL的KG推理方法,用于可解释的事实核查。通过在FB15K-277和NELL-995数据集上进行大量实验,...