这些方法通过将知识图谱表示为图结构,并利用图神经网络来从图中抽取实体之间的关系和属性信息。例如,一种常见的方法是使用基于注意力机制的图卷积神经网络(GraphAttentionNetwork,GAT),通过对实体之间的相似度进行加权,来对实体之间的关系进行推理和预测。此外,还有一些其他的图神经网络模型,如GraphSAGE、GatedGraph Neural...
近年来,描述常识和事实的知识图谱成为了学术界和工业界广泛使用的知识表示方式,图神经网络在信息传播、关系归纳偏置上也展现了优秀的性能。考虑到知识图谱本身恰好就是一种图结构数据,因此采用图构建知识和数据之间的关联,同时应用图神经网络技术,有望结合知识和数据实现更好的可解释和可信人工智能技术。一方面,利用图神...
GNN和RAG在KGQA中的积分是前向的重要一步,但它回避了一个关键问题:确保人工智能系统的透明度和可解释性。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...
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...