1 导引 在知识图谱领域,最重要的任务之一就是实体对齐 [1](entity alignment, EA).实体对齐旨在从不同的知识图谱中识别出表示同一个现实对象的实体.如下图所示,知识图谱\(\mathcal{G}_1\)和\(\mathcal{G}_2\)(都被虚线框起来)是采自两个大型知识图谱Wikida和DBpedia的小子集.圆角矩形框表示实体,方角矩形表示属性值.圆角矩形之间的箭头代表一个关系谓词(relation predicate),而这就进一步形成了关系元组,如\((\text…

知识图谱实体对齐2:基于GNN嵌入的方法 1 导引 我们在上一篇博客<知识图谱实体对齐1:基于平移(translation)嵌入的方法>中介绍了如何对基于平移嵌入+对齐损失来完成知识图谱中的实体对齐.这些方法都是通过两个平移嵌入模型来将知识图谱\(\mathcal{G}_1\)和\(\mathcal{G}_2\)的重叠实体分别进行嵌入,并加上一个对齐损失来完成对齐.不过,除了基于平移的嵌入模型之外,是否还有其它方式呢? 答案是肯定的.目前已经提出了许多基于GNN的实体对齐方法[1],这些方法不…

知识图谱综述(2021.4) 论文地址:A Survey on Knowledge Graphs: Representation, Acquisition, and Applications 目录 知识图谱综述(2021.4) 摘要 1.简介 2.概述 3.知识表示学习(KRL) 3.1 表示空间 3.1.1 点空间 3.1.2 复向量空间 3.1.3 高斯分布 3.1.4 流形和群 3.2 评分函数 3.2.1 基于距离的评分函数 3.2.2 基于语义匹配的评分函数 3.3 编码模型 3.3.…

论文题目: ERNIE: Enhanced Language Representation with Informative Entities(THU/ACL2019) 本文的工作也是属于对BERT锦上添花,将知识图谱的一些结构化信息融入到BERT中,使其更好地对真实世界进行语义建模.也就是说,原始的bert模型只是机械化地去学习语言相关的“合理性”,而并学习不到语言之间的语义联系,打个比喻,就比如掉包xia只会掉包,而不懂每个包里面具体是什么含义.于是,作者们的工作就是如何将这些额外的知识告诉…

自然语言表征模型最近受到非常多的关注,很多研究者将其视为 NLP 最重要的研究方向之一.例如在大规模语料库上预训练的 BERT,它可以从纯文本中很好地捕捉丰富的语义模式,经过微调后可以持续改善不同 NLP 任务的性能.因此,我们获取 BERT 隐藏层表征后,可用于提升自己任务的性能. 但是,已有的预训练语言模型很少考虑知识信息,具体而言即知识图谱(knowledge graphs,KG),知识图谱能够提供丰富的结构化知识事实,以便进行更好的知识理解.简而言之,预训练语言模型只知道语言相关的「合理…

来源:专知 本文约 600007 董事⻓/董事 高燕 女 60 600007 执⾏董事 刘永政 男 50 600008 董事⻓/董事 ··· ··· ··· ··· ··· 注:建议表头最好用相应的英文表示. 获取股票行业和概念的信息 对于这部分信息,我们可以利⽤工具Tushare来获取,官网为http://tushare.org/ ,使用pip命令进行安装即可.下载完之后,在python里即可调用股票行业和概念信息. 参考链接: http://tushare.org/classifying.h…

语义网的愿景活跃且良好,广泛应用于行业 语义网的愿景是「对计算机有意义」的数据网络(正如 Tim Berners Lee.James Hendler 和 Ora Lassila 在<科学美国人>发表的文章<The Semantic Web>所介绍的那样).ISWC 是共享这一愿景的研究人员和工程师组成的社区:他们通过发表研究论文的形式作出贡献,目的是让这一愿景成为现实.具体而言,语义网研究人员的方法是创建知识图谱,这种数据结构的实体由 URL 进行唯一标识,并使用 RDF 语言通过…

MSTE: 基于多向语义关系的有效KGE用于多药副作用预测 论文标题: Effective knowledge graph embeddings based on multidirectional semantics relations for polypharmacy side effects prediction 论文期刊: Bioinformatics 2021 MSTE: 基于多向语义关系的有效KGE用于多药副作用预测 摘要 1.引言 2.相关工作 2.1 KGE 2.2.1 基于平移的…

12.(2022.5.4)ACL-SimKGC:基于PLM的简单对比KGC 12.(2022.5.4)ACL-SimKGC:基于PLM的简单对比KGC 摘要 1.引言 2.相关工作 2.1 知识图补全(KGC) 2.2 预训练语言模型(PLM) 2.3 对比学习 3.模型方法 3.1 符号 3.2 模型结构 3.3 负采样 3.3.1 批内负采样(IB) 3.3.2 批前负采样(PB) 3.3.3 自我负采样(SN) 3.3.4 负采样处理 3.4 基于图的重排序 3.5 训练和推断 摘要 知识…

1. 通俗易懂解释知识图谱(Knowledge Graph) 2. 知识图谱-命名实体识别(NER)详解 3. 哈工大LTP解析 1. 前言 在解了知识图谱的全貌之后,我们现在慢慢的开始深入的学习知识图谱的每个步骤.今天介绍知识图谱里面的NER的环节. 命名实体识别(Named Entity Recognition,简称NER),是指识别文本中具有特定意义的实体,主要包括人名.地名.机构名.专有名词等.通常包括两部分:(1)实体边界识别:(2) 确定实体类别(人名.地名.机构名或其他). 2.…