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…

基于pyecharts的中医药知识图谱可视化 关键词: pyecharts:可视化:中医药知识图谱 摘要: 数据可视化是一种直观展示数据结果和变化情况的方法,可视化有助于知识发现与应用.Neo4j数据库对于知识图谱的展示形式过于单调.因此,本文基于pyecharts对当前处理的中药知识图谱数据进行分析与可视化.以利用图形传递和表达更清晰的中药知识图谱信息,发掘有潜在价值的内容. 本文目录 基于pyecharts的中医药知识图谱可视化 1.数据准备 2.基于pyecharts的知识图谱可视化 2.…

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…

16.(2022)Chip-BCKG-基于临床指南的中国乳腺癌知识图谱的构建与应用 论文标题: Construction and Application of Chinese Breast Cancer Knowledge Graph Based on Clinical Guidelines 论文会议: Chip 16.(2022)Chip-BCKG-基于临床指南的中国乳腺癌知识图谱的构建与应用 摘要 1.引言 2.相关工作 2.1 知识提取 2.2 医学KG 3.乳腺癌知识图谱构建 3.1 本…

PKGC:预训练模型是否有利于KGC?可靠的评估和合理的方法 论文地址:Do Pre-trained Models Benefit Knowledge Graph Completion? A Reliable Evaluation and a Reasonable Approach 目录 PKGC:预训练模型是否有利于KGC?可靠的评估和合理的方法 摘要 1.引言 2.相关工作 2.1 评估KGC 2.2 KGC模型 2.2.1 基于嵌入的KGC模型 2.2.2 基于PLM的KGC模型 2.2.…

本章,介绍 基于jena的规则引擎实现推理,并通过两个例子介绍如何coding实现. 规则引擎概述 jena包含了一个通用的规则推理机,可以在RDFS和OWL推理机使用,也可以单独使用. 推理机支持在RDF图上推理,提供前向链.后向链和二者混合执行模式.包含RETE engine 和 one tabled datalog engine.可以通过GenericRuleReasoner来进行配置参数,使用各种推理引擎.要使用 GenericRuleReasoner,需要一个规则集来定义其行为. Ru…

1 Protégé简介 Protégé是一个本体建模工具软件,由斯坦福大学基于java语言开发的,属于开放源代码软件.软件主要用于语义网中本体的构建和基于本体的知识应用,是本体构建的核心开发工具,最新版本为5.5.0(截至2019年7月). Protégé支持中文,能够实现实体关系的中文展示.如下图. 具体来说,Protégé具有以下功能. 类建模.Protégé提供了一个图形化用户界面来建模类(包括概念)和它们的属性以及关系. 实例编辑.根据创建的类型,Protégé会自动产生交互的形式,可以…

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…

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…