图卷积网络(GCN)是一种有效的图结构建模方法,在知识图谱补全(KGC)中得到了越来越广泛的应用。基于GCN的KGC模型首先使用GCN生成表达性实体表示,然后使用知识图嵌入(KGE)模型捕获实体和关系之间的交互。然而,许多基于GCN的KGC模型虽然引入了额外的计算复杂性,但其性能无法超过最先进的KGE模型。这一现象促使论文探索GCN在...
因此,面向稀疏数据的知识图谱补全是值得研究的重要方向。本文介绍的三种方法中,第一个模型的解决思路是从相似的数据中寻找推理线索,第二个模型则是从目标实体之间的路径入手寻找其中隐含的推理证据,第三个模型更进一步,同时考虑目标实体周围的关系信息以及实体之间的路径信息以共同建模实体之间的关系信息。由于稀疏数据中推...
方法一：基于概率案例推理的开放世界知识图谱补全 该方法采用案例驱动的策略，分为检索、修订和重用三个步骤。首先，通过检索相似实体，分析现有数据中的推理路径，然后将这些路径应用到问题实体上，以推导正确答案。通过计算路径在上下文子集中的频率和精确率，为候选推理路径赋予权重，以适应稀疏实体环境。对于...
然而,知识图谱仍然存在事实不完整的问题,为了解决这个问题,有必要通过知识图谱补全(Knowledge Graph Completion,KGC)来自动推导和填充缺失的事实,进一步提高知识图谱的利用价值。 近年来,相关研究者针对 KGC 任务,提出了许多基于知识图嵌入技术的知识图谱补全模型,...
论文提出一种用增量学习思想做时序知识图谱补全(Temporal Knowledge Graph Completion, TKGC)的学习框架——Time-aware Incremental Embedding (TIE)。看框架名是提出了一种学习知识图嵌入的方法。增量学习是为了缓解模型在学习新增数据时产生的对过去所学的灾难性遗忘问题。
论文提出一种用增量学习思想做时序知识图谱补全(Temporal Knowledge Graph Completion, TKGC)的学习框架——Time-aware Incremental Embedding (TIE)。看框架名是提出了一种学习知识图嵌入的方法。增量学习是为了缓解模型在学习新增数据时产生的对过去所学的灾难性遗忘问题。
小样本知识图补全——关系学习。论文利用三元组的邻域信息,提升模型的关系表示学习,来实现小样本的链接预测。主要应用的思想和模型包括:GAT(图注意力神经网络)、TransH、SLTM、Model-Agnostic Meta-Learning (MAML)。 论文地址:https://arxiv.org/pdf/2104.13095.pdf ...
MPIKGC:大语言模型改进知识图谱补全 提出背景 MPIKGC框架 论文:https://arxiv.org/pdf/2403.01972.pdf 代码:https://github.com/quqxui/MPIKGC 提出背景 知识图谱就像一个大数据库,里面有很多关于不同事物的信息,这些信息是以三元组的形式存在的,比如(人物,关系,事物),如(Ian Bryce,制片,变形金刚:月黑之时)...
这个时态知识图谱TKGC论文库,开源作者花了很多精力整理,如果对你有帮助,辛苦大家点个Star 除了视频中所介绍的资源,在公粽.hao【青云学长】回“资源” 1. 超详细的人工智能/深度学习/机器学习/CV/NLP/kaggle等学习路线图,帮助你从零到一梳理学习重点,快速入门 ...
神思电子申请基于大模型增强的知识图谱补全专利，显著提高知识图谱的完整性与实时性 金融界2025年4月7日消息，国家知识产权局信息显示，神思电子技术股份有限公司申请一项名为“一种基于大模型增强的知识图谱补全方法、装置及介质”的专利，公开号CN 119761483 A，申请日期为2024年12月。专利摘要显示，本发明涉及知识图片...