基于图神经网络与自然语言处理结合!华东理工博士带你研究多跳阅读、实体识别、关系抽取以及文本分类等方向知识!人工智能/深度学习/NLP/知识图谱共计15条视频,包括:1-PyTorch Geometric工具包安装与配置方法、2-数据集与邻接矩阵格式、3-模型定义与训练方法等,UP主更多
知识图谱的质量和覆盖范围直接影响其在各种应用中的有效性。神经网络可以通过学习知识图谱中的模式和规律,预测新的实体和关系,从而扩展知识图谱。此外,神经网络还可以用于实体属性的预测和补全,进一步提高知识图谱的完整性和准确性。 在实体关系挖掘方面,神经网络同样具有巨大潜力。实体关系挖掘不仅包括从文本中抽取新的实体...
知识图谱是由实体和实体之间的关系构成的图形化结构,用于描述现实世界中的知识和事实。传统的知识图谱构建方法主要依靠人工标注和规则定义,这种方式效率低下且受限于人工规则。而基于图神经网络的知识图谱构建方法则通过学习实体和关系之间的表示向量,从而自动从大规模文本语料中抽取出实体和关系。这种方法不依赖于人工规则,...
图神经网络主要是处理非欧空间的数据,例如社群关系,知识图谱等。 两种解决方案,第一种是将非欧空间的图转换为欧式空间的图,也就是基于谱域的实现,另一种是直接在图上抽特征,随机游走等的方式来做的,就是基于空域的实现。图神经网络与传统人工神经网络之间到底是什么关系呢?
2. Learning beyond datasets: Knowledge Graph Augmented Neural Networks for Natural language Processing(超越数据集的学习:知识图增强神经网络的自然语言处理) 作者:K M Annervaz,Somnath Basu Roy Chowdhury,Ambedkar Dukkipati 摘要:Machine Learning has been the quintessential solution for many AI problems, but...
神经网络的复杂性,尤其是在执行多跳推理任务时,通常会导致决策过程不透明。这种不透明性破坏了信任,在KGQA中,用户寻求明确、合理的回应是不可谈判的。为了缓解这种情况,开发人员必须将可解释性嵌入到这些系统中。逐层的相关性传播等技术可以通过映射单个节点的影响来解开GNN的神秘面纱,而RAG中的注意力机制可以阐明检索...
一种神经网络中基于实体与关系编码的知识图谱表示学习方法,包括以下步骤:第一步,从知识库中构建目标三元组,并获得该三元组中头实体和尾实体之间所有的路径关系;第二步,进行关系编码;第三步,进行实体类型编码;第四步,获得第三步中头实体和尾实体的类型上下文向量,并将它们按顺序输入LSTM;第五步,组成路径模式vρ(p...
功能:GraphAgent 能够自动构建知识图谱,解释用户查询并执行任务。技术:结合图神经网络和大型语言模型,处理复杂的数据关系。应用:广泛应用于学术网络分析、电子商务推荐和金融风险管理等领域。GraphAgent 是什么研发机构:由香港大学和香港科技大学(广州)联合推出。数据处理能力:能够处理现实世界中结构化(如图连接)和非结构化...
知识图谱与神经网络结合的语义理解与智能问答系统设计是一个前沿的研究领域,它旨在通过融合知识图谱的结构化知识与神经网络的强大学习能力,来构建更为精准和智能的问答系统。在这一系统中,知识图谱扮演着基础的角色,它通过图结构存储了大量的实体、概念以及它们之间的关系,这些信息为问答系统提供了丰富的背景知识。而神经...
关系抽取是指从文本中识别实体之间的语义关系,这是知识图谱构建的核心任务之一。深度学习模型,尤其是卷积神经网络(CNN)和Transformer架构,已被证明在关系抽取任务中非常有效。这些模型能够捕捉文本中的复杂模式,并学习实体之间的潜在关系。通过训练神经网络模型,可以自动识别文本中的关系,并将这些关系添加到知识图谱中。