她们都没有利用关系依赖,所以和这两个工作差别挺大的。 跟Hierarchical Relation Extraction with Coarse-to-Fine Grained Attention的差别就在于,这篇工作我觉得就像是pretrain了一下一样,直接利用外部的知识对relation embedding进行了初始化,不需要再用data-driven的方式去自动学习了。我觉得这篇工作就是借鉴了hierarch...
本发明属于知识图谱领域,具体涉及一种基于注意力机制的知识图谱长尾关系补全方法、系统、装置,旨在解决传统的关系补全模型因长尾关系数目稀少导致对长尾关系预测产生过拟合的问题。本系统方法:获取待补全的知识图谱,并根据其实体之间的关系类型将其构建为第一知识图谱和第二知识图谱;获取第一知识图谱中融合邻域信息的实体向...
Why 1: 为什么实体关系图谱对长尾知识的表示和检索能力较弱,而文本块映射的知识图谱能更好地捕获和检索长尾知识? 原因是实体关系图谱主要关注高频、常见的知识点和关系,而文本块映射的知识图谱保留了更多原始文本信息。 Why 2: 为什么保留更多原始文本信息能更好地捕获长尾知识? 因为长尾知识通常存在于细节和上下文中...
其实就是二八定律的另一种说法，这里的长尾指的是二八里的八。假设我们有一个企业图谱，一共有100家企...
长尾理论自2004年提出以来,就受到各个领域学者的关注.为了解长尾理论研究的发文现状,主题演变,核心内容以及研究热点,文章在对长尾理论研究文献的年度发文量,发文机构,发文作者进行统计分析的基础上,利用知识图谱方法构建了2011-2015年长尾理论研究文献的主题词聚类图,主题词突现图和主题词发展时序图.分析结果显示:长尾理...
摘要 本发明属于知识图谱领域,具体涉及一种基于注意力机制的知识图谱长尾关系补全方法、系统、装置,旨在解决传统的关系补全模型因长尾关系数目稀少导致对长尾关系预测产生过拟合的问题。本系统方法:获取待补全的知识图谱,并根据其实体之间的关系类型将其构建为第一知识图谱和第二知识图谱;获取第一知识图谱中融合邻域信息的...
提出一种置信度模型,量化判别三元组的准确度.该模型包含3个方面:知识表示中的实体强度关联计算;语义识别中的长尾特征计算;实体环境结构评估的置信度计算.最终目标是利用置信度检测知识图中存在的长尾噪声.在真实世界数据集FB15K上,实验验证了噪音数据集构造的合理性.长尾噪音检测实验中,验证了该模型的优越性.在阈值实...
基于置信度的知识图谱内部长尾噪音检测 鲍忠将;李学俊;廖竞 【期刊名称】《计算机工程与设计》 【年(卷),期】2024(45)6 【摘要】提出一种置信度模型,量化判别三元组的准确度。该模型包含3个方面:知识表示中的实体强度关联计算;语义识别中的长尾特征计算;实体环境结构评估的置信度计算。最终目标是利用置信度检测...
知识图谱中的长尾关系是指在一个大型的知识图谱中,许多细小的信息点之间存在以前不那么关注但实际上非常丰富的连接关系 2楼2023-12-08 08:46 回复 叫我帅灬B 初级粉丝 1 这些较少的链接数量多且贡献小的数据集合形成了知识的“尾巴”,从而使得大范围的信息得到有效的互联互通 3楼2023-12-08 08:46 回复 ...
知识图谱中那些结构信息不丰富的实体（即不与大量实体相关联）