了解强化学习基本概念的朋友应该知道,强化学习具体的方法主要有深度Q网络(DQN)和基于策略梯度的方法(Policy-based),其中基于策略梯度的方法更满足知识图谱路径搜索的任务要求,而基于策略梯度的方法最核心的几个组成部分包括:环境、动作(Actions)、状态(States)、奖励(Rewards)、策略网络(Policy Network)。接下来,针对这篇...
基于强化学习的知识图谱研究 目前,大多数知识图谱的相关方法基于监督学 习,但对数据进行标注费时费力.为了解决标注困难 的问题,有学者提出了远程监督的方法.远程监督减 少了数据 标注成本,但又在训练数据中引入了噪声[15].虽然,目前知识图谱的研究方法在准确率、精度、召回率等性能上取得了很好的效果,但这些方法 结...
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,「本文提出了DRAGON(深度双向语言知识图预训练),这是一种自我监督的方法,用于从文本和 KG ...
为,并通过最大化累积奖励来学习最佳策略。近年来,强化学 习在游戏、机器人控制、自然语言处理等领域取得了显著的成 果。结合强化学习和知识图谱可以提高知识图谱的构建和使用 效率,使其更好地支持智能应用。 在知识图谱中,知识的获取往往是一个耗时的过程。传统 ...
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图谱中,智能体通过与周围环境进行交互,从而学习到知识图谱的结构和知识之间的关联。智能体可以通过观察、执行动作和...
研究热点3:推荐系统与强化学习 通过融合深度学习与知识图谱技术,推荐系统的性能取得了大幅的提升。然而,多数的推荐系统仍是以一步到位的方式建立的。它们有着类似的搭建方式,即在充分获取用户历史数据的前提下,设计并训练特定的监督模型,从而得到用户对于不同物品的喜好程度。这些训练好的模型在部署上线后可以为特定用户...
集的内容,主要是关于知识图谱未来的研究方向,推荐给研究知识图谱的同学们～1使用强化学习进行多跳知识图谱推理第一位演讲者:Richard Sochar Richard 认为知识图谱未来的一个重要研究方向是使用强化学习进行多跳知识图谱推理。知识图谱的缺陷之一是不完整性,即知识图谱能存储的事实是有限的。对于知识图谱的重要应用——聊...
在这个基础上,强化学习算法可以优化每一个实体和关系的表示,获得最优解决方案。 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。
图1 知识图谱中的三要素 知识图谱的分类 通用知识图谱:面向通用领域的“结构化的百科知识库”,侧重构建行业常识性的知识,并用于搜索引擎和推荐系统。 特定领域知识图谱(行业知识图谱,垂直知识图谱):面向某一特定领域,可看成是一个“基于语义技术的行业知识库”,主要面向企业,通过构建不同行业、企业的知识图谱,对企业...
本发明公开了一种基于强化学习的知识图谱推理补全方法及系统,该方法包括:加载数据并对数据进行解析,得到知识图谱的实体和关系的向量表示;基于TranE模型将实体和关系做嵌入并对预构建的策略网络进行预训练,得到预训练策略网络;通过多个奖励函数对预训练策略网络进行再训练,得到训练完成的策略网络;将待测知识图谱输入到训练...