基于三元组键值对超关系学习的知识图谱链接预测

为了提高挖掘超关系数据中的隐含关系的能力,提出一种基于三元组键值对超关系学习的知识图谱链接预测模型;所提模型不仅捕捉编码在三元组中知识图谱的主要结构信息,而且通过对三元组及其相关键值对进行学习,采集每个三元组及其相关联的键值对之间的相关性;通过最小值操作,对基本三元组、键值对以及相关性特征向量进行合并,利用全连接投影得到预测得分。结果表明,与其他预测模型相比,所提模型在JF17K数据集和WikiPeople数据集的键、值预测平均倒数排名表现更佳,在链接预测中排名分别小于10、1的三元组的平均占比的预测性能更优。     

基于链接预测模型的融合研究

知识图谱技术在信息检索、智能问答领域有着重要作用.为了解决大型知识图谱中的有效实体缺失问题,需要使用链接预测手段自动预测实体之间缺失的链接,完善知识图谱中缺失的实体.现在有许多链接预测的方法,其中基于神经网络的Grail模型侧重于对局部子图进行推理,具有很强的归纳倾向,但在语义层次建模方面存在不足.因此,提出了Grail&HAKE融合模型,通过将Grail模型与HAKE模型进行融合,解决了Grail模型在语义层次建模方面存在的不足.实验结果表明,Grail&HAKE的融合模型比单独使用Grail和HAKE模型的MRR值分别高出0.100 5和0.306 3,并且在部分数据集上优于其他融合模型.说明Grail&HAKE融合模型在知识图谱的有效实体链接预测方面是有效可用的.     

面向产品指标图谱的知识表示学习方法研究

通过知识表示学习方法将产品和指标表示为低维分布式向量，为后续的产品指标补全和产品设计方案预测奠定基础。然而现有的知识表示学习方法只处理实体-关系之间的离散型关联，而对于数值型指标的研究尚属空白。为此，文章依托复杂产品指标图谱的实际业务需求，设计了产品数值型指标的表示学习策略。针对关系三元组和指标三元组的语义差异，探索全新的联合学习训练方案。文章在五个前沿知识表示学习算法上进行实验，其中基于依次学习训练方案的ConvE算法，在图谱链接预测任务上Hit@10指标达到了最优的90.27%。实验结果验证了本文数值型指标表示方法和联合训练方案的有效性。     

双语影视知识图谱的构建研究

提出一种双语影视知识图谱(BMKG)的构建流程。通过半自动化的方法构建了双语影视本体(BMO), 将各个影视数据源对齐到BMO, 以保持异构数据源的语义描述一致性。在知识链接方面, 在充分挖掘和利用领域特征的基础上, 采用基于Word2Vec 和TFIDF 两种向量模型的实体相似度计算方法, 使相似度特征增加一倍, 大大提升了模型的链接效果。在实体匹配方面, 提出基于相似度传播算法的实体匹配算法, 并利用影视数据源之间的内在联系, 克服了跨语言实体之间计算相似度的语言障碍。实验结果表明, 当阈值取到0.75 以上时, 实体匹配的准确率都能达到90% 左右。此外, 还建立了影视知识图谱共享平台, 并提供开放性的数据访问和查询接口。     

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。     

基于多尺度卷积的胶囊网络知识图谱嵌入模型

该文基于胶囊神经网络出色的维度信息挖掘能力,加入多尺度卷积以进一步增强其特征提取和交互能力,提出了基于多尺度卷积的胶囊网络知识图谱嵌入模型.首先,通过TransE算法训练得到实体和关系的初始化嵌入向量;其次,通过多尺度卷积生成不同的特征图,将得到的特征图进行特征融合,融合后得到的特征图重组为相对应的胶囊;最后,利用动态路由指定从第一层胶囊到第二层胶囊的连接,经过路由得到的第二层胶囊利用squash函数得到最终向量长度,该向量长度决定三元组的置信度.知识图谱链接预测任务的实验结果表明,较嵌入模型CapsE,本文提出的模型在WN18RR数据集上指标Hit@10提高1.8%,MRR提高1.4%,在FB15k-237数据集上Hit@10提高2.2%,MR提高4.8%.     

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.     

全球通信光缆知识图谱构建及应用

利用知识工程相关方法和技术，构建了全球海底光缆知识图谱．知识图谱中，本体包含了8个实体类型、7个实体属性，实例层包含了1 949个实体、共计8 535个三元组．将所构建知识图谱与DBpedia、Geonames建立了2 378个链接，在此基础上，通过SPARQL查询，对海底光缆数据进行了分析．      

基于伪孪生网络的政务实体链接模型

为了提高政务领域实体链接任务的准确率,降低响应时间,提出了一种基于伪孪生网络的实体链接模型.模型通过伪孪生网络框架解耦问句和候选实体的特征提取过程,并预先计算候选实体的向量表示,显著地提高了模型在大规模数据集上的性能.同时,通过引入候选实体在知识图谱中的上下文信息,增强实体链接模型的语义匹配能力,从而提高链接准确率.实...     

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.     

结合知识图谱进行信息强化的协同过滤算法

针对传统协同过滤算法存在使用信息单一、基础评分数据过于稀疏导致推荐效果不佳等问题,该文提出一种结合知识图谱进行信息强化的协同过滤(KGRI-CF)算法.该算法利用电影的特征数据构建1张关于电影的知识图谱,对用户-评分矩阵进行有条件的填充,有效改善了传统协同过滤算法的数据稀疏性问题.通过对评分数据进行统计与挖掘获取用户的偏好信息,构建了关于用户偏好的知识图谱.利用实体向量化算法将知识图谱中的实体以及关系向量化后计算出用户信息相似度,将其与基于用户的传统协同过滤算法得到的用户评分相似度以一定比例进行融合,从而得到最终的用户相似度,并以此为基础进行评分预测并得到推荐列表.实验结果表明:与传统协同过滤算法相比,该算法能有效地改善数据稀疏性问题,预测结果的精准率和召回率均有显著提升,同时具有较好的可解释性.     

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。     

基于知识表示学习的公共计算机课程管理研究

为解决假负例和零损失问题, 将 Transformer 网络结构用于提取知识库中的实体描述信息, 用带有约束性的自注意力机制寻找最能表达实体意义的表示子空间以增强实体的表示能力, 引入对抗生成网络思想生成负样本, 提升了知识表示能力。 该方法在公共计算机课程知识图谱的构建中, 清楚描绘了课程知识点间的内在关系, 对于指导课程设置与进度安排, 引导学生学习具有十分重要的意义。     

面向领域知识图谱的实体关系联合抽取

文本数据中的实体和关系抽取是领域知识图谱构建和更新的来源.针对金融科技领域中文本数据存在重叠关系、训练数据缺乏标注样本等问题,提出一种融合主动学习思想的实体关系联合抽取方法.首先,基于主动学习,以增量的方式筛选出富有信息量的样本作为训练数据;其次,采用面向主实体的标注策略将实体关系联合抽取问题转化为序列标注问题;最后,基于改进的BERT-BiGRU-CRF模型实现领域实体与关系的联合抽取,为知识图谱构建提供支撑技术,有助于金融从业者根据领域知识进行分析、投资、交易等操作,从而降低投资风险.针对金融领域文本数据进行实验测试,实验结果表明,本文所提出的方法有效,验证了该方法后续可用于金融知识图谱的构建.     

TransE和TransH模型空间地址表示学习中的对比研究——以广州市天河区为例

将地理知识融入空间地址，研究空间信息与语义信息融合的知识表示学习方法；将空间地址数据集在TransE模型和TransH模型上进行训练，通过元组分类和向量间距离评估的方法进行对比研究.研究结果表明:(1)在地址实体的表示学习任务中，TransH模型在对复杂关系的建模任务上明显优于TransE模型；(2)在语义知识基础上融入空间关系，能够有效地解决地址实体语义相似而空间距离不相近和空间距离相近而语义不相似的两大问题.语义关系与空间关系的融合，将能够挖掘更多有价值的信息，有利于进一步开展地理知识图谱的补全工作，可为地理知识图谱表示学习提供方法借鉴.     

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。     

产业集群知识图谱构建方法研究

通过探索知识图谱在产业集群的应用，提出了产业集群知识图谱整体设计框架，设计了产业集群知识图谱中实体及其关系本体模型。选取宁波市注塑机产业集群为例，通过互联网平台获取企业数据，经过数据预处理、知识抽取和知识融合，依据本体模型构建了宁波市注塑机产业集群知识图谱，将所构建的所有三元组存储于Neo4j图数据库中。根据所构建的知识图谱，分析注塑机集群整体特性，通过分析发现产业集群在地理位置临近关系上和业务往来有着密切的关系，验证本文提出方法的可行性。     

融合多因素的多实体政策网络链路预测算法

政策文本为社会的发展提供了权威性和原则性的方向和指导,但由于政策文本间关系错综复杂、政策实体间潜在连接关系隐性等,导致政策信息准确获取困难、理解不全面等.针对上述特点以及现有研究大多集中于单一类型政策实体及关系分析,难以全面准确地刻画政策间多类实体潜在关系的不足,提出了一种融合节点相似和属性偏好的多实体政策网络链路预测算法LP-NA.LP-NA综合考虑了节点之间的相似性、节点属性偏好对预测概率的贡献和预测偏差对链接预测的影响,采用反映局部信息的链接聚类系数和全局信息的接近中心性计算节点相似度,构建原始权重矩阵,并将政策网络的节点属性偏好和预测偏离值加入矩阵分解框架中,对网络中已知连边信息进行综合计算,提升了实体间链路预测精度.在7个真实多实体政策网络数据集上的实验结果表明：与现有算法相比,提出的LP-NA算法将AUC最大分别提升了4.76%、4.20%、2.81%、3.08%、3.25%、4.59%、3.03%.     

BSAED:一种基于双向语义关联的实体消歧算法

考虑了实体的全局一致性,充分利用了知识库中实体间结构化的语义信息.在PageRank算法的基础上,提出一种基于双向语义关联的实体消歧算法,该算法通过在维基百科中抽取出实体之间的超链接关系构建知识图谱,重新定义两个实体之间的平均最短路径,并联合实体之间的语义信息以完成实体链接消歧的任务.在公开数据集上进行的实验结果显示:该算法能提高实体消歧结果的准确率和召回率,实验结果优于当前主流算法.     

融合生成式模型的知识增强实体链指方法

未链接实体分类是实体链指(Entity Linking, EL)任务中的重要研究内容之一。现有方法存在上下文语义信息不充分、分类准确率低等问题,导致实体链指任务表现不佳。本研究提出一种融合生成式模型的知识增强实体链指方法。该方法将实体链指分为两个子模块,即候选实体排序模块和未链接实体分类模块。本研究基于高精度的候选实体排序模块,获得高质量的知识扩展信息,并对未链接实体分类任务进行知识增强;针对未链指实体提及的分类问题,提出一套生成式框架,该框架能够取得超过基线模型的性能。本研究方法在2020年全国知识图谱与语义计算大会(CCKS2020)评测任务二的中文短文本实体链指数据集上取得了目前最佳性能(整体F值为91.76%),证明知识增强和生成式框架的引入能提高模型的泛化能力,缓解未链接实体分类中的信息不充分问题。