知识图谱

打破情感分类准确率 80 分天花板！更加充分的知识图谱结合范式 3

知行编程网人工智能前沿 2年前 (2022-02-17) 26 0

NLP的研究者们一直都在尝试，怎么样让模型像人类一样，学会“知识”。而最直观的想法莫过于将人类已经总结出来供机器解读的“知识体系”，及其嵌入表示作为额外的特征添加到NLP模型之中。至少，从直觉上看，将知识融入到模型之中，可以让模型直接“看到”知识体系所带来的“言外之意”，从而与模型本身的统计共现特征形成互补，以补足训练样本中部分知识过于稀疏的问题。比如某一实体A在训练样本中频次很低，则可以用与它相...

这篇论文提出了一个文本<->知识图谱的格式转换器... 21

知行编程网人工智能前沿 2年前 (2022-02-06) 67 0

Hello, 大家好，我是小花。今天给大家介绍一篇有野心的paper。为何如此说呢？因为该工作提出了一个知识的格式转换器，用于转换无结构化的纯文本(Text)和结构化的知识图谱(KG) 。换句话说，给模型一打句子，它能够将其转换为一个图。图中的节点是句子中的关键信息，边表示不同节点的关系。反过来，给模型一个图，它能将其格式化为流畅的自然语言。举个例子，就是实现下面句子和图之间的格式转换： Th...

无需人工！无需训练！构建知识图谱 BERT一下就行了！ 13

知行编程网人工智能前沿 2年前 (2022-01-28) 63 0

今天给大家带来的是一篇号称可以自动建立知识图谱的文章《Language Models are Open Knowledge Graphs》，文中提出了一个叫Match and Map（MAMA）的模型，无需人工！无需训练！只需语料和预训练好模型，就可以从头建立出知识图谱，甚至可以挖掘出人类发现不了的新关系。当Wikipedia再次邂逅BERT，知识图谱就诞生啦！通常来说知识图谱的建立需要人工定义...

关于知识图谱，我们接下来该研究什么？斯坦福教授们给出了答案 2

知行编程网人工智能前沿 2年前 (2022-01-20) 105 0

本文整理了斯坦福大学 CS 520 知识图谱研讨会课程的第 10 集的内容，主要是关于知识图谱未来的研究方向，推荐给研究知识图谱的同学们～ 1 使用强化学习进行多跳知识图谱推理第一位演讲者：Richard Sochar Richard 认为知识图谱未来的一个重要研究方向是使用强化学习进行多跳知识图谱推理。知识图谱的缺陷之一是不完整性，即知识图谱能存储的事实是有限的。对于知识图谱的重要应用——聊...

ACL2020 | 基于Knowledge Embedding的多跳知识图谱问答 6

知行编程网人工智能前沿 2年前 (2022-01-19) 28 0

一只小狐狸带你解锁炼丹术&NLP 秘籍背景什么是知识图谱问答？知识图谱（KG）是一个多关系图，其中包含数以百万计的实体，以及连接实体的关系。知识图谱问答（Question Answering over Knowledge Graph, KGQA）是利用知识图谱信息的一项研究领域。给定一个自然语言问题和一个知识图谱，通过分析问题和 KG 中包含的信息，KGQA 系统尝试给出正确的答案...

告别自注意力，谷歌为Transformer打造新内核Synthesizer 7

知行编程网人工智能前沿 2年前 (2022-01-18) 62 0

一只小狐狸带你解锁炼丹术&NLP 秘籍今天给大家介绍一篇来自Google的最新论文《SYNTHESIZER: Rethinking Self-Attention in Transformer Models》[4]，该论文重新探索了Transformer中注意力机制的必要性，并引入了新的attention计算方法Synthesizer。实验显示，即使不进行token之间的attentio...