融合文本和路径语义的知识图谱嵌入学习模型

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, 利用LDA丰富实体描述文本语义并用TWE获取词和主题向量，采用Bi-LSTM模型把词和主题向量编码融入实体向量表示中，以增强结点的语义表达能力；其次，设计了以组合PageRank和余弦相似度算法为策略的随机游走算法，以获取实体间的多步路径，并利用自注意力机制捕获路径的重要语义融入到翻译模型中进行联合训练，从而达到有效过滤路径中的噪声和提高模型效率的目的.最后，在数据集FB15K、FB20K和WN18上，对GETR、TransE、DKRL、TKGE模型进行知识补全和实体分类任务的评测，结果表明:GETR模型具有更好的性能表现，是一种更加高效的知识表示方法.     

改进的TransH模型在知识表示与推理领域的研究

针对Trans系列的知识图谱表示与推理模型在训练的过程中,随机构造正负例三元组样本进行训练,没有考虑替换的实体与原实体之间存在的相似度差异度关系,导致模型无法识别实体之间的相似度,效果低下。在TransH模型的构建基础上,采用单层神经网络的非线性操作来精确刻画实体和关系之间的语义信息,同时创新性地加入了正、负三元组之间的头/尾实体之间的差异度信息,用于校正正、负三元组样本之间的联系,使模型能够辨别替换的实体与原实体间的相似度,进而提出了mTransH模型。实验证明:mTransH模型在知识图谱的链接预测任务中,提高了模型对正例样本的辨识度,从而提高知识推理的链接预测准确率。     

表示学习知识图谱的实体对齐算法

与现有的根据知识图谱的结构信息或实体属性特征进行相似度匹配的实体对齐的方法不同,提出了一种基于表示学习的知识图谱实体对齐方法.首先,在低维向量空间下,通过机器学习方法学得实体和关系的语义表示,这种表示形式蕴含了知识图谱的内在结构信息及实体属性特征;其次,将人工标注的实体对作为先验知识,学习知识图谱间实体对的映射关系.经实验验证表明:与基于特征匹配的方法SiGMa相比,本文方法能够有效提高知识图谱实体对齐的精确率,同时保持较高的F1值.     

一种融合实体关联性约束的表示学习方法

知识图谱的表示学习方法将实体和关系嵌入到低维连续空间中,从而挖掘出实体间的隐含联系.传统的表示学习方法多基于知识图谱的结构化信息,没有充分利用实体的描述文本信息.目前基于文本的表示学习方法多将文本向量化,忽略了文本中实体间的语义关联.针对上述缺点提出一种利用实体描述文本进行增强学习的方法,基于文本挖掘出关联性实体并对关联性进行分级,将关联性作为辅助约束融合到知识图谱的表示学习中.实验结果表明,该辅助约束能明显提升推理效果,优于传统的结构化学习模型以及基于深度学习的文本和结构的联合表示模型.      

融合语义和结构信息的知识图谱实体对齐

实体对齐能够发现不同知识图谱实体间的对齐关系,是多源知识融合的基础。现有的基于知识表示学习的方法依赖大量标注数据,且并未利用知识图谱中属性等结构化信息,限制了实体对齐的效果。针对这个问题,文章提出融合语义和结构信息的实体对齐方法,使用协同训练(Cotraining)框架,将特征分为语义视角和结构视角,在两个视角下分别训练基于两个图谱联合表示学习(Joint Embedding)的实体对齐模型,并不断选出最可信的实体对齐结果用于辅助另一视角下模型的训练,实现语义和结构信息的融合,从而提升实体对齐的效果。同时,提出使用属性强约束,限制协同训练过程中产生的漂移。实验证明,与传统方法相比,该方法在准确率和F1值上都有提升。     

基于空间约束的地理知识图谱嵌入表示的负样本生成方法

地理知识图谱的表示学习需要根据正样本生成对应的负样本,然而传统的负样本生成算法存在错误率高、地理知识图谱适配性差的问题。针对这一问题,调整空间关系在地理知识图谱中的表达方式,提出基于空间约束的负样本生成方法,并将该方法应用至不同的知识图谱表示学习模型,探讨其在地理知识图谱表示学习中的适配性。结果表明,该算法具有较低的错误率,同时适用于常见的两类知识图谱表示模型,能够提高地理知识图谱表示学习的精度,有助于地理知识图谱在地理研究中发挥更重要的作用。     

基于领域知识图谱和对比学习的汉越跨境民族文本检索方法

汉越跨境民族文本检索是一类面向领域的跨语言检索任务，旨在以一种语言作为问题查询，检索出另一种语言对应的民族、宗教、文化习俗等跨境民族文档.但在汉越跨境民族文本检索任务中存在大量不常见的领域实体，实体表达形式多样，且中文和越南语两种语言领域实体没有直接对应关系，导致跨语言领域词对齐和语义对齐困难，进而影响汉越跨境民族文本检索模型性能.基于此，提出一种基于领域知识图谱和对比学习的汉越跨境民族文本检索方法 .首先，利用多头注意力机制将汉越跨境民族领域知识图谱融入查询和文档，丰富查询和文档中不常见的跨境民族领域实体信息；然后，引入对比学习来解决跨语言查询和文档的语义表征对齐困难问题；最后，将融入知识图谱的查询和文档表征之间的相似度计算作为相关性分数.实验表明，提出的方法和基线模型相比，性能提高了4.1%.     

融合属性嵌入与关系注意力的跨语言实体对齐

目前知识图谱实体对齐的主流方法是通过图神经网络学习知识图谱的嵌入表示，并测量实体嵌入之间的相似性实现实体的对齐.很多实体对齐方法只考虑知识图谱的结构信息和关系信息，却常常忽略了属性信息.针对上述问题，提出了一种融合属性嵌入的实体对齐方法：融合属性信息的精简关系感知双图卷积网络模型.首先，基于关系感知双图卷积网络的注意力机制提取知识图谱的关系信息；然后，利用带高速门的图卷积网络获取属性信息；最后，融合二者的嵌入信息以实现更高准确率的实体对齐.在3个跨语言数据集上的实验结果表明，该方法通过融合知识图谱属性信息增强了实体表示能力，在3个数据集上Hits@1值相比原模型分别增长了6.42%、4.59%和1.98%，对齐效果明显优于目前主流的实体对齐方法.     

融合属性信息的知识表示方法

现有的联合知识表示学习模型使用实体描述作为辅助信息来提升表示效果,忽略了互联网中大量有价值的信息。为此,提出一种融合属性信息的知识表示学习方法(AIKR)。首先抓取实体的不同属性,并通过莱文斯坦距离从语料库中匹配属性对应的说明文本;然后利用卷积神经网络对说明文本进行编码;最后将得到的实体属性表示与翻译模型生成的结构表示相结合进行联合学习。实验结果表明,相比仅利用实体描述的方法,融合属性信息的知识表示方法可以学习到更多的语义信息,取得了更好的表示效果。     

面向推理的知识图谱表示学习方法综述

知识图谱以其错综复杂、信息密集和语义关联的特征,推动了知识应用以及神经网络学科的发展。知识表示学习方法的发展以及日益增长的认知智能需求,使得知识表示与推理成为当前知识图谱和自然语言处理领域的研究热点。得益于良好的知识表示学习方法,基于表示学习的大规模知识推理已在相关数据集上得到验证。文章主要展开如下工作:(1)对已有表示学习与推理方法进行梳理,将知识图谱推理方法划分为:距离模型方法、双线性模型的语义相似度方法、神经网络学习方法和图神经网络学习方法;(2)对未来知识图谱表示学习与推理方法进行展望。知识图谱的表示学习与推理方法的发展,对推动整个知识社区和强人工智能发展具有重要意义。     

人工智能时代知识图谱表示学习方法体系

 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表示学习方法;通过对比各类表示学习方法的优缺点,发现引入辅助信息能有效表达知识图谱中新实体,但时空开支大幅上升,因而在现阶段,不含辅助信息的方法更易应用于实际场景中。分析了知识图谱嵌入如何应用于三元组分类、链路预测、推荐系统等下游任务,整理归纳了应用于不同任务的数据集和开源库的集合,并展望了大规模、动态知识图谱等具有广泛应用前景的研究方向。     

一种地理信息检索的定性模型

提出一种定性地理信息检索方法, 用于地理信息的定性表达、语义匹配、推理和结果排序, 可以避免目前定量地理信息检索中语义信息丢失问题。采用命题逻辑方法综合表达查询和文档中的主题信息和地理语义信息, 将文档与查询的相关性度量分为主题相似度和地理相似度。前者通过命题关键词间加权本体距离获得。后者可进一步分为概念相似度和位置相似度, 分别基于地理本体和空间语义度量。由于信息的表达形式为命题和信息单元, 采用证据理论和模糊逻辑对上述子相关性度量进行统一建模。所提方法可以基于语义检索网页中的定性地理信息, 并对相关文档进行排序。这种检索和排序方法符合人类空间认知, 因此可以有效提高地理信息检索的效率。     

一种改进的本体概念相似度计算算法

概念相似度研究是知识表示以及信息检索领域中的一个重要内容。根据概念之间错综复杂的关系,可将本体结构看成一个有向无环图。从多个角度出发考虑各种影响有向边权重的因素,通过计算有向边在本体层次图中的相对重要性计算本体中任意两概念的语义距离,由此得到它们的语义相似度。实验结果表明:该方法具有很高的效率。     

基于四元数图神经网络的知识图谱嵌入

针对当前大多数知识图谱嵌入方法对实体和关系的表示能力低、难以处理复杂关系的问题,提出一种基于四元数图神经网络的知识图谱嵌入方法,用于解决知识图谱的链路预测问题。该方法为了包含更丰富的关系信息,将四元数引入到知识图谱嵌入中对实体和关系建模,并考虑两者之间的共现关系。模型利用勒维图变换将知识图谱中的实体和关系转换为图网络中的节点,采用两者的共现关系构建图中的边;将四元数图神经网络(quaternion graph neural networks,QGNN)作为编码器模块,学习图节点的四元数嵌入;利用四元数空间内的哈密顿乘积构造评分函数对生成三元组进行排序。实验结果表明,所提模型能够很好地捕捉到实体与关系之间潜在的相互依赖关系,在知识图谱嵌入方面优于现有的嵌入模型。     

基于知识融合的汽车覆盖件模具设计方法研究

针对产品设计过程中,分散异构知识融合不足导致知识检索准确性不高、知识重用效率低等问题,提出一种知识融合模型.利用知识需求模型传递知识需求信息,采用知识元对各类异构知识进行统一表示,通过概念本体对语义概念进行有序组织,与知识元之间形成映射关系.通过语义距离计算获取候选知识元集,并采用基于贝叶斯和遗传算法的知识融合方法将分散的关联知识元融合成知识单元,实现知识重用.以覆盖件模具结构设计为案例验证了所提出方法的可行性和有效性.     

基于改进TADW的链路预测算法

针对经典的节点相似性链路预测算法只考虑网络拓扑结构或者节点属性信息的问题,使用词嵌入模型Word2vec学习得到节点文本属性信息的表示,进而改进TADW(text-associated deep walk)算法,弥补其语义信息表示能力的不足.基于改进的TADW图嵌入方法提出一种融合网络拓扑结构和节点属性信息的相似性指标,并基于此相似性指标提出链路预测算法.在三个真实数据集上的实验结果表明所提出算法可以提高预测精度,并具有更好的鲁棒性,同时使用图嵌入的方法有效解决了网络数据的稀疏性问题.