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.…
论文标题:Mask and Reason: Pre-Training Knowledge Graph Transformers for Complex Logical Queries 论文地址: https://arxiv.org/abs/2208.07638 论文会议: KDD 2022 17.(2022.8.16)KDD-kgTransformer:复杂逻辑查询的预训练知识图谱Transformer 17.(2022.8.16)KDD-kgTransformer:复杂逻辑查询的预训练知识图谱…
MorsE:归纳知识图嵌入的元知识迁移 论文题目: Meta-Knowledge Transfer for Inductive Knowledge Graph Embedding 论文地址: https://scholar.archive.org/work/soegy2qe5jbbxbzdwrpgjvmhba/access/wayback/https://dl.acm.org/doi/pdf/10.1145/3477495.3531757 论文会议: ACM SIGIR 2022 目录 13.(…
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…
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…
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.…
CAKE:用于多视图KGC的可扩展常识感知框架.pdf 论文地址:CAKE:Scalable Commonsense-Aware Framework For Multi-View Knowledge Graph Completion CAKE:用于多视图知KGC的可扩展常识感知框架.pdf 摘要 1.引言 2.相关工作 2.1 KGC模型 2.2 KGE的负采样 2.3 常识KG 3.模型方法 3.1 符号和问题形式化 3.1.1 常识 3.1.2 KGE评价函数 3.1.3 链接预测 3.2…
4.(2021.6.24)Briefings-生物信息学中的图表示学习:趋势.方法和应用 论文标题: Graph representation learning in bioinformatics: trends, methods and applications 论文期刊: Briefings in Bioinformatics 2021 论文地址: https://www.researchgate.net/profile/Haicheng-Yi/publication/354327323_G…
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…
Atitit learn by need 需要的时候学与预先学习知识图谱路线图 1. 体系化是什么 架构 知识图谱路线图思维导图的重要性11.1. 体系就是架构21.2. 只见树木不见森林21.3. 知识图谱路线图的优点优点需要的21.4. 思维导图 大纲性 集成化22. 文字化>>表格化>>脚本化,可视化23. 如何体系化23.1. 分类,单根继承23.2. 一点带线,以线带面23.3. 纵向,横向抽象拓展23.4. 拓展和应用23.5. 以点带面,全方位网状  拓展33.6.…