KBQA的目标是给定自然语言问题自动从KG中找到答案。最近,由于其对对象之间关系建模的性质能力,GNN已经成功地应用于执行多跳KBQA任务,这需要对KG的多条边进行推理以得出正确的答案。一个相关的任务是开放领域的QA,其目的是通过利用包括语料库和KG的混合知识源来回答开放领域的问题。本文介绍并总结了最近KBQA研究中采用的...
在这种方法中,三元组中的每个元素(实体或关系)首先被转换为嵌入(向量形式),然后这些嵌入被用作网络的输入(三元组是一个个进入网络的) KG的三元组是(实体,关系,实体),里面的元素一般是嵌入向量 这个是和传统图的三元组储存不一样: 传统图的储存是行列和对应的值(比如数量) 知识图谱嵌入技术 知识图谱的嵌入会把...
为了解决复杂的时间图数据结构与序列自然表达之间的巨大鸿沟,以及 tKG 的巨大数据规模与 finetuning LLMs 的沉重计算成本之间的挑战,作者提出了一种新颖的检索增强生成框架 GenTKG,用于在 tKG 上进行生成性预测。GenTKG 结合了基于时间逻辑规则的检索策略和轻量级参数高效指令调整。实验结果表明,在低计算资源下,GenTKG ...
但当KG是唯一的来源且存在缺失的边时,这个问题就更加关键了。 回头看看上图,KG子图就忽略了吉他和演奏...
KGE 模型旨在学习知识图谱中实体和关系的表示。这些模型的性能好坏很大程度取决于对 KG 中关系模式(...
回复@跟李沐学AI :李老师,我也想了解怎么降GNN用在KG上面,KG的图感觉过于复杂没有一个抓手,求老师能给一些学习或者操作的思路 2021-12-07 11:0517回复 JIo_OIL+1,真是的找不到好的切入点来学习知识图谱。球球了 2021-11-04 15:347回复 共52条回复, 点击查看 LinZambo 希望我们在李沐老师的指导下,...
P2P credit risk management with KG-GNN: a knowledge graph and graph neural network-based approachYuhao ZhuDesheng Wu
展示了GNN在实际任务中的操作。尽管GNN展示了强大性能,但也面临着挑战,如如何处理非结构化数据和优化模型性能等问题。要了解更多关于图神经网络的实践和示例,可以参考BimAnt的详细教程,那里提供了使用PyTorch和TensorFlow构建GNN的实例,以及如何利用kgcnn库进行节点分类等深入内容。
zjukg/NCGNNmain 1 Branch 0 Tags Code Folders and filesLatest commit Cannot retrieve latest commit at this time. History2 Commits EqMotion first commit Oct 19, 2023 configs first commit Oct 19, 2023 spatial_graph first commit Oct 19, 2023...
数据与模型 数据:符号回归研究历来都专注于玩具(toy)模拟,但是现实世界的数据充满了混乱,包括噪音、信息丢失、未知的物理常数等。因此该研究直接从对太阳系的观察中重新发现轨道力学。该研究基于 NASA Horizons 的星历表 (Ephemeris)数据开发了一个训练数据集,数据集包括太阳系中质量超过 10^18 kg 的 31 个...