将知识图谱作为辅助信息引入到推荐系统中可以有效地解决传统推荐系统存在的稀疏性和冷启动问题,近几年有很多研究人员在做相关的工作.目前,将知识图谱特征学习应用到推荐系统中主要通过三种方式——依次学习.联合学习.以及交替学习. 依次学习(one-by-one learning).首先使用知识图谱特征学习得到实体向量和关系向量,然后将这些低维向量引入推荐系统,学习得到用户向量和物品向量: 联合学习(joint learning).将知识图谱特征学习和推荐算法的目标函数结合,使用端到端(end-to-en…

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…

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…

IJCAI-TEMP:知识图谱上多跳推理的类型感知嵌入 论文地址: Type-aware Embeddings for Multi-Hop Reasoning over Knowledge Graphs IJCAI-TEMP:知识图谱上多跳推理的类型感知嵌入 摘要 1.引言 2.相关工作 2.1 查询嵌入(QE) 2.2 基于路径的方法 2.3 归纳式KGC 2.4 类型感知任务 3.背景 4.语义丰富嵌入 4.1 TER:类型感知的实体表示 4.2 TRR:类型感知的关系表示 4.2.1 St…

Atitti 知识图谱构建方法attilax 总结   1.1. 知识图谱schema构建(体系化)1 1.2. 纵向垂直拓展(向上抽象,向下属性拓展)2 1.3. 横向拓展2 1.4. 网拓展2 1.5. a) 推理2 1.6. c) 相关实体挖掘 2 2. other3 2.1. 面向站点的包装器(Site-specificWrapper)3 2.2. 5. 知识图谱的更新和维护3   a) 实体对齐  实体对齐(Object Alignment 各大搜索引擎公司普遍采用的方法是聚类.聚类的…

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…

一.什么是知识图谱 知识(Knowledge)可以理解为 精炼的数据,知识图谱(Knowledge Graph)即是对知识的图形化表示,本质上是一种大规模语义网络 (semantic network) – 富含实体(entity). 概念(concepts) 及其之间的各种语义关系 (semantic relationships),比如 知识图谱和人工智能: 知识图谱的理想状态: 给所有IOT设备和机器人都挂一个背景知识库,因为对于人类来说,对一个事物的理解取决于这个人关于事物的相关背景知识,对…

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.…

版权声明:本文为博主原创文章,遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议,转载请附上原文出处链接和本声明.本文链接:https://blog.csdn.net/m0_38106923/article/details/102805399近日,一直致力于知识图谱研究的 OwnThink 平台在 Github 上开源了史上最大规模 1.4 亿中文知识图谱,其中数据是以(实体.属性.值),(实体.关系.实体)混合的形式组织,数据格式采用 csv 格式. 到目前为止,OwnThink 项目开放了对话机器人.…

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…