1. Introduction 知识图谱补全,三种方式:基于规则、基于嵌入、基于路径。 其中基于路径的方法DeepPath是第一个将将深度强化学习(DRL)引入到KG推理中。但仍存在一些缺点。 缺少内存组件,需要进行预训练。即为模型训练提供许多已知路径,这可能会导致在预训练的给定路径上过拟合。 训练时,为KG中的不同关系设置相同的超参...
提出了一个基于注意力机制的自适应强化学习模型(DREAM),用于知识图谱补全任务。 解决了传统方法中奖励稀疏、特定动作缺失和状态空间过大等问题,通过注意力机制动态调整学习过程,提高了模型的准确性和效率。 未来研究方向: 探索更复杂的注意力机制,以适应更大规模的知识图谱。 结合其他机器学习技术,如图神经网络,进一步提...
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完成的策略网络,完成对知识图谱的补全。
1.一种基于强化学习的知识图谱推理补全方法,其特征在于,包括以下步骤: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完成...
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...
知识图谱补全与推理:常用的方法有基于本体推理的补全方法,基于表示和知识图谱嵌入的链接预测,基于图结构和关系路径特征的方法。 知识检索与知识分析:基于知识图谱的知识检索的实现形式主要包括语义检索和智能问答,知识图谱和语义技术也被用来辅助做数据分析与决策。
而知识表示学习和关系路径相融合的方法因其同时具备以上两种优势，因此得到广泛的研究和利用。尽管如此，现阶段知识图谱补全研究中仍存在可解 释性差、大规模知识推理效率和准确率较低的问题，特别是推理的可解释性[8]逐渐受到领域研究者的关注。针对这类问题，本文提出了一种将知识表示和深度强化学融合知识表示和深度...
基于结构与文本联合表示的知识图谱补全方法 现有的表示学习算法不能很好地表示知识图谱中的复杂关系,且未能充分利用实体的描述文本。为此,建立一种结合文本表示和结构表示的联合表示学习模型。使用深度卷积神经... 鲍开放,顾君忠,杨静 - 《计算机工程》 被引量: 0发表: 2018年 加载更多研究点推荐 事理图谱补全方法 ...
知识图谱补全技术便是为了应对实体和关系缺失而出现,该技术的最主要方法就是知识推理 [5] 。近年来,基于知识表示学习推理和基于关系路径推理等研究方法,已成为知识推理研究的热点。知识表示学习方法(TransE [6] 、TransH [7] 等)因其具有较好的效率和性能,所以被广泛应用于知识推理相关任务中,该类模型将知识图谱中...
MINERVA算法主要用于基于知识图谱的自动问答:给定三元组中的关系和其中一个实体,补全另一个实体。作者采用基于路径搜索的方法,从已知的实体节点出发,根据问题选择合适的路径到达答案节点。作者将问题形式化为一个部分可观察的马尔可夫决策过程,将观察序列和历史决策序列用基于LSTM的策略网络表示。LSTM的训练使用了Policy ...