知识图谱嵌入相关论文
知识图谱表示学习是人工智能和知识图谱领域的热门研究问题,旨在将知识图谱中实体和关系投影到连续向量空间,通过训练知识图谱嵌入......
知识图谱是由实体与关系组成的结构化知识库,在自然语言处理领域中扮演着重要的角色。然而,知识图谱普遍存在大量关系缺失的问题,......
随着商品经济的快速发展,各种商品层出不穷,这使得用户在面对繁多商品时常常无从下手,因此,商品推荐系统应运而生。商品推荐系统在......
知识图谱表示学习旨在将知识图谱中的元素（实体和关系）表示在低维的连续向量空间中，可以有效地实现知识图谱补全并提高计算效率，是贯穿......
多跳问题相比于简单问题更符合人们日常的提问方式，同时，研究多跳知识图谱问答（KGQA）算法有助于智能问答系统的推广。然而，现有的多跳KG......
知识图谱嵌入技术将知识图谱中的实体和关系嵌入到连续的向量空间中,在简化图谱操作的同时保留知识图谱的固有结构,并有助于完成诸......
知识图谱嵌入是预测知识图谱中缺失链接的重要工具，它将知识图谱中的实体和关系嵌入到连续低维空间中，并尽可能地保留原数据中隐含的......
知识图谱在人工智能领域有着广泛的应用，如信息检索、自然语言处理、推荐系统等；然而，知识图谱的开放性往往意味着它们是不完备的，具有......
知识图谱补全任务根据知识图谱中已有的知识三元组来预测实体之间缺失的关系以形成新的三元组,又称链接预测;实体对齐任务是在不同......
智能问答旨在通过对自然语言问句进行深层分析,使得计算机能够智能选择精准的答案。近年来知识图谱和深度学习的技术都在飞速发展,......
随着时代的推进和互联网的逐步发展,社交网络中的数据变得越发庞大,利用社交网络的应用也十分广泛,然而大部分的社交网络不是完整......
知识图谱以结构化的形式表示现实世界中的实体及其之间的关系,能够将互联网中的海量数据进行有效整合和运用,因此被广泛应用于搜索......
针对知识图谱中定义域值域约束补全问题,将其转化成链接预测问题并使用基于知识图谱嵌入模型预测缺失数据.针对定义域值域约束补全......
知识图谱如今已被广泛应用于个性化推荐系统、智能问答系统等领域,由于知识图谱的完整性极大地影响了我们后续对知识图谱的使用,而......
随着基于位置社交网络（Location Based Social Network,LBSN）的兴起,兴趣点推荐成为了生活中不可或缺的服务。因而兴趣点推荐在推荐......
知识图谱是人类知识的一种显式表示方式,作为近年来人工智能研究的热点领域之一,已被广泛应用于语义搜索、人机互动、辅助决策等智......
知识图谱嵌入技术旨在学习知识图谱中实体与关系的分布式表示,藉此使图谱中存储的知识更易于被应用于下游的各种任务,如知识图谱补......
大数据时代,数据量爆炸式增长,互联网中繁杂的知识却难以被很好利用。为了更好地组织管理知识,提升对互联网信息的理解能力,知识图......
随着无线通信技术的快速发展,大量无线设备的使用在方便人们生活的同时也导致电磁环境越来越复杂。应对海量复杂的电磁态势数据,如......
总结了不含辅助信息的知识图谱表示学习方法,主要是基于距离和基于语义匹配2类主流方法;研究了包含文本辅助信息和类别辅助信息的......
知识图谱是由实体及其关系组成的语义网络结构,是以三元组的形式来描述现实世界中的各种事实,已经成为人工智能应用的重要资源。但......
基于知识图谱嵌入模型,提出一种知识图谱嵌入评分与链路评分相结合的评分方法,以解决中文领域的多跳知识图谱问答任务,与传统的单......
T ransC是一种高效的知识图谱嵌入方法,通过区分概念和实例来建立概念、实例及关系的嵌入.T ransC将概念编码为球体,球体半径被随......
近年来,知识图谱的构建和应用迅速增长。知识图谱是指其节点是现实世界中的实体并且边是实体之间的关系的网络,表示为三元组形式(......
社交媒体极大的提高了人们获取新信息的时效性和便捷性,但是,社交媒体的不受限制以及缺乏监管的特性也导致了社交媒体谣言的出现和......
随着大数据时代的到来,互联网数据出现了爆炸式增长,知识图谱的规模也变得越来越大,但是数据的增长却使得知识图谱的质量急剧下降,......
近来,知识图谱作为人工智能领域的重要组成部分,受到了众多研究者的关注。单个知识图谱很难满足实际的应用需求,而不同知识图谱之......
计算机网络的迅速发展导致数据产生爆炸式的增长,知识图谱为这些网络上异构、海量、动态数据的表示、组织、管理和利用提供了一种......
为了及时了解基于TransE的表示学习方法的最新研究进展,通过归纳与整理,将基于TransE的表示学习方法分为基于复杂关系、基于关系路......
知识图谱嵌入是一种将实体和关系映射到低维向量空间的技术。目前已有的嵌入表示方法在对具有不对等特征的知识图谱中的实体和关系......
为了解决已有图注意力机制在进行链接预测相关任务时,容易造成注意力分配向某些出现频率高的关系倾斜的问题,提出了一种基于层级注......
针对现有的融合文本和路径信息的模型未能充分挖掘和利用文本与路径语义的问题,提出了新的知识图谱嵌入学习模型(GETR模型):首先,......
近年来,大规模开放领域的知识库如Freebase、DBpedia和Wikidata等发展迅速,基于知识库的自动问答技术已成为深度学习和自然语言处......
临床决策支持系统(Clinical Decision Support System,CDSS)有着重要的社会价值。国家在《“健康中国2030”规划纲要》和《关于促......
知识图谱嵌入模型KR-EAR用实体及其属性值的嵌入(向量)来定义属性三元组的评分函数,导致多值属性的不同属性值学得的嵌入很相似,即......
针对现有深度学习疾病诊断方法在辅助诊断过程中大规模依赖标注数据,且缺乏医生或专家经验知识的问题,提出一种融合医学知识图谱与......
知识表达与推理是人工智能的领域之一,旨在将现实世界中的信息表达为一种计算机系统可以利用并解决复杂问题的形式。知识表达主要......
