KG-BERT是一种基于BERT的模型,用于知识图谱的补全。该模型将知识图谱中的三元组视为文本序列,并利用BERT的语言模型能力对三元组进行建模。具体来说,KG-BERT将实体和关系表示为它们的名称或描述,然后将三元组的名称/描述词序列作为BERT模型的输入句子进行微调。通过这种方式,KG-BERT能够利用上下文信息和大规模语料信息来...
我们将知识图中的三元组视为文本序列,并提出了一个新的框架,名为知识图双向编码器表示(KG-BERT)来对这些三元组进行建模。我们的方法以三元组的实体和关系描述作为输入,并使用KG-BERT语言模型计算三元组得分函数。 2、相关工作 最近,预先训练的语言模型也在KG的背景下进行了探索。(Wang、Kulkarni和Wang 2018)学习了...
BackBone选择BERT,提出KG-BERT模型在预训练好的BERT基础上继续fine-tuning。 Triple Classification 将三元组转换为文本序列模式,转换方法如下图所示: 将实体、关系的名称或描述文本,通过[CLS]和[SEP]进行顺序拼接,喂入KG-BERT中后,获得[CLS]的表征向量,并进行二分类,判断该三元组是否成立。
浙大提出的 KGTransformer,跟上面清华的工作差不多,先是随机游走进行子图采样,采样的子图以三元组的方式输入到Transformer。预训练的任务有三种:mask 实体建模、mask 关系建模、以及实体对建模。下游任务包括三元组分类、图像分类、问答三个。 KG-bert:《KG-BERT: BERT for Knowledge Graph Completion》 几个月前看的...
KG-BERT论文笔记 Yison NLP算法工程师现状: 许多研究工作都致力于知识图谱的补全。一种常见的方法被称为知识图谱嵌入,它将三元组中的实体和关系表示为实值向量,并用这些向量来评估三要素的合理性。然而,大多数知识图谱嵌入模型只使用观察到的三元组事实中的结构信息,这受到了知识图谱的稀疏性的影响,而之后加入文本特...
(KG-BERT) to model these triples. Our method takes entity and relation descriptions of a triple as input and computes scoring function of the triple with the KG-BERT language model. Experimental results on multiple benchmark knowledge graphs show that our method can achieve state-of-the-art ...
即使分词器将三元组分解，模型通过学习分词单元在大量文本中的上下文表示，仍能理解复杂术语并预测相关实体或关系。预测结果与原始三元组保持关联，显示了预训练语言模型与知识图谱结合在处理复杂NLP任务时的强大潜力。即使面临分词挑战，KG-BERT也能实现高准确度的链接预测。
python run_bert_triple_classifier.py --task_name kg --do_train --do_eval --do_predict --data_dir ./data/WN11 --bert_model bert-base-uncased --max_seq_length 20 --train_batch_size 32 --learning_rate 5e-5 --num_train_epochs 3.0 --output_dir ./output_WN11/ --gradient_...
KG-BERT多标签分类涉毒案件法条预测任务存在案情复杂度高,案件与案件之间相似度大等难点,传统方法大多集中于对案情的语义学习,而忽略了法条知识的作用,导致法条预测性能不佳.因此,基于KG-BERT算法提出改进后的KG-Lawformer算法.改进后的算法可同时学习案情知识和法条知识,并通过法条知识更好地指导预测.实验结果证明...
python run_bert_triple_classifier.py --task_name kg --do_train --do_eval --do_predict --data_dir ./data/WN11 --bert_model bert-base-uncased --max_seq_length 20 --train_batch_size 32 --learning_rate 5e-5 --num_train_epochs 3.0 --output_dir ./output_WN11/ --gradient_accumulat...