基于向量空间映射的知识嵌入表征
这是一篇关于知识嵌入,知识图谱表示学习,预训练,链接预测,知识补全的论文, 主要内容为随着大规模知识图谱的存在和应用需求增加,对知识嵌入表征的需求也变得日益迫切。本论文提出了一种有效的知识嵌入解决方案,通过引入基于预训练的高维词向量空间映射模型、面向结构化知识嵌入表征的向量空间映射算法以及链接预测技术与优化方法,旨在提升知识嵌入表征模型的性能。在第三章中,引入了预训练的高维词向量空间映射模型,采用BERT模型来将知识图谱中的知识编码为具有上下文特征的向量表示。通过子词词元化的方式,使模型能够更好地处理未知单词和复合单词,并通过嵌入提取和池化技术来捕捉实体和关系之间的语义信息。我们采用交叉熵损失函数来学习实体和关系之间的上下文信息,以提高知识表示的准确性和可解释性。第四章设计了面向结构化知识嵌入表征的矢量空间映射算法,基于变种的余弦相似度模型实现语义匹配。该算法将实体和关系映射到复杂的词向量空间中,并利用空间位置来描述其语义特征。通过在数学矢量空间中充分表达知识的结构化信息,并引入评分函数,更好地处理数据稀缺的问题。第五章介绍了基于知识嵌入表示算法的链接预测优化,通过优化采样方式、改写损失函数和自适应参数优化,实现了对头部实体和尾部实体的预测任务。其中,采样方式包括基于排名的负例采样和基于分数分布的负例采样,损失函数则采用线性组合交叉熵损失函数和结构化知识嵌入模型的损失函数。通过这些优化技术和方法,提高了链接预测的准确性和效果,从而实现了知识的完整性。本文的方法为知识嵌入表征和知识补全任务提供了有效的解决方案,提高了任务的精确度和效率,并为相关应用提供了更好的支持。通过在第三章预训练空间映射模型学习到实体与关系的上下表达,并生成了嵌入向量,这一章节为后续的研究奠定了坚实的基础。接着,在第四章中,我们进一步探索了结构化语义表达的方法,将实体和关系映射到复杂的词向量空间中。这样的做法在捕捉语义信息的同时提高了模型的表达能力。最后,第五章引入的链接预测则通过改进采样方式、损失函数和参数优化等手段,提高了链接预测的准确性,通过这一章节的优化手段,我们成功地完善了知识嵌入的框架。这些章节之间的关联性和衔接性使得整个解决方案更加完整和有效。我们建立了一个完整的知识嵌入框架,为知识表征和链接预测领域提供了全面的解决方案。
结构增强的知识图谱嵌入表示模型研究
这是一篇关于知识图谱嵌入,知识补全,规则学习,稀疏数据的论文, 主要内容为近年来,知识图谱由于其表达丰富信息的能力及其在基于知识的推理中的潜力而受到了广泛的关注。例如,它们可以协助(与移动服务中的用户关联,切换策略和流量内容)相关的深入知识发现。知识图谱嵌入可以将知识图谱中的实体和关系投影到密集且低维的向量中,并通过这种方式有效地测量复杂的语义信息以及这些实体之间的关系。但是,传统的知识图谱嵌入方法仅考虑知识图谱中的直接事实,在面对稀疏数据时,很难实现对实体和关系的合理嵌入学习。为了解决这个问题,提出了一种基于张量分解和规则学习结合的知识图谱嵌入表示模型,该模型可以迭代执行嵌入学习和规则学习,以不断生成三元组形式的新事实,从而在基于知识的推理中实现更好的性能。首先,模型在原始知识三元组上进行嵌入学习。然后,推断出规则,并在这些规则的基础上生成新的事实三元组,并将其迭代地嵌入到模型中。此外,还提出了一种交替执行知识图谱嵌入学习和规则学习的迭代策略,以不断生成新的事实三元组并获得更好的知识图谱嵌入性能。首先,模型使用来自给定数据集的原始三元组作为输入,并执行嵌入学习以获得实体和关系的嵌入。然后,模型对规则进行推断和评分,根据得分较高的规则生成新的有关稀疏实体的事实三元组,然后迭代嵌入新生成的三元组。为了验证所提出模型具有更好的性能,实验部分在几个基于WN18和FB15k产生的数据集上,将所提出的模型与其余五个具有代表性的知识图谱嵌入表示模型进行对比实验。实验结果表明,相比于其他几种模型,所提出的模型在链接预测方面有着更好的表现,并且在面对稀疏数据时比其他几种最新的知识图谱嵌入表示模型具有明显更好的性能。
基于向量空间映射的知识嵌入表征
这是一篇关于知识嵌入,知识图谱表示学习,预训练,链接预测,知识补全的论文, 主要内容为随着大规模知识图谱的存在和应用需求增加,对知识嵌入表征的需求也变得日益迫切。本论文提出了一种有效的知识嵌入解决方案,通过引入基于预训练的高维词向量空间映射模型、面向结构化知识嵌入表征的向量空间映射算法以及链接预测技术与优化方法,旨在提升知识嵌入表征模型的性能。在第三章中,引入了预训练的高维词向量空间映射模型,采用BERT模型来将知识图谱中的知识编码为具有上下文特征的向量表示。通过子词词元化的方式,使模型能够更好地处理未知单词和复合单词,并通过嵌入提取和池化技术来捕捉实体和关系之间的语义信息。我们采用交叉熵损失函数来学习实体和关系之间的上下文信息,以提高知识表示的准确性和可解释性。第四章设计了面向结构化知识嵌入表征的矢量空间映射算法,基于变种的余弦相似度模型实现语义匹配。该算法将实体和关系映射到复杂的词向量空间中,并利用空间位置来描述其语义特征。通过在数学矢量空间中充分表达知识的结构化信息,并引入评分函数,更好地处理数据稀缺的问题。第五章介绍了基于知识嵌入表示算法的链接预测优化,通过优化采样方式、改写损失函数和自适应参数优化,实现了对头部实体和尾部实体的预测任务。其中,采样方式包括基于排名的负例采样和基于分数分布的负例采样,损失函数则采用线性组合交叉熵损失函数和结构化知识嵌入模型的损失函数。通过这些优化技术和方法,提高了链接预测的准确性和效果,从而实现了知识的完整性。本文的方法为知识嵌入表征和知识补全任务提供了有效的解决方案,提高了任务的精确度和效率,并为相关应用提供了更好的支持。通过在第三章预训练空间映射模型学习到实体与关系的上下表达,并生成了嵌入向量,这一章节为后续的研究奠定了坚实的基础。接着,在第四章中,我们进一步探索了结构化语义表达的方法,将实体和关系映射到复杂的词向量空间中。这样的做法在捕捉语义信息的同时提高了模型的表达能力。最后,第五章引入的链接预测则通过改进采样方式、损失函数和参数优化等手段,提高了链接预测的准确性,通过这一章节的优化手段,我们成功地完善了知识嵌入的框架。这些章节之间的关联性和衔接性使得整个解决方案更加完整和有效。我们建立了一个完整的知识嵌入框架,为知识表征和链接预测领域提供了全面的解决方案。
面向数控设备维护的知识图谱构建技术研究
这是一篇关于知识图谱,数控维护,实体抽取,关系抽取,知识补全的论文, 主要内容为知识图谱能够展示信息间的发展和联系,并对隐藏信息进行分析和挖掘,支持智能问答和高效信息检索等应用。制造业是工业的基础,数控技术是横贯现代制造业的关键技术,构建数控设备维护领域的知识图谱是迈向工业智能化坚实的一步。与百科图谱不同,构造面向数控设备维护领域的知识图谱存在着诸多问题,包括实体的多义性、存在复杂的非单一名词性实体类型以及图谱的稀疏性等问题。基于数控设备维护领域的数据特征以及对知识图谱构建的要求,对实体抽取、关系抽取和知识补全技术进行深入的研究。在实体抽取的研究中,提出了一种基于字向量的层叠神经网络。通过字向量模型得到文本融合位置特征的字向量信息,采用高低层网络线性叠加的模型完成数据的序列标注并对错误标注进行更正,通过条件随机场域解决标签依赖问题并对实体进行边界分割。在关系抽取的研究中,提出了一种基于触发词规则和句法依存分析的复合关系抽取模型。模型中构造了适用数控设备维护领域的触发词词典,提出了相应的触发词匹配算法提取关系。句法依存分析首先结合数据特点提取候选三元组和关系特征词,并添加了后处理模块增强模型的抽取性能。为弥补数控设备维护领域中存在的知识稀疏性问题,采用了基于路径查找的知识补全方法推理发现新的关系。该方法采用随机游走算法得到实体间的链接路径,通过游走概率来筛选候选路径。结合卷积神经网络和双向门控循环单元的层叠模型对路径序列进行编码,并引入注意力机制增强重要路径的正向作用,提高了链接预测的精度。实体抽取的实验表明,基于字向量的复合神经网络能够完成数控设备维护领域的实体识别和抽取,性能优于经典的融合随机场域的双向门控循环网络,F1值达到了84.24%;关系抽取模块的实验中,采用的复合抽取模式能够保证较高精度的关系抽取,精确度达到了78.57%;在对知识的补全实验中,基于路径查找的知识补全方法表现出了良好的推理性能,平均精度值达到了0.855。
基于多维事件知识图谱的自适应补全研究与应用
这是一篇关于事件抽取,知识补全,知识图谱,知识图谱预训练的论文, 主要内容为随着科技领域数字化迅猛发展,生成了大量复杂的科技数据,从复杂的科技大数据中分析挖掘科技创新要素,是目前亟待解决的问题。针对这一问题,可采用知识三元组或事件结构对科技大数据进行分析,知识具备时效性,然而知识三元组构成的知识图谱不能随时间更新而自动变化,这造成了数据缺失或数据失效的现象。当前知识补全方法仅补全了图谱中的缺失的链接,不能反映图谱动态变化,缺少自适应性。事件为二阶结构,由若干个一阶实体组成,事件结构可以直接刻画实体及其行为,并具有时间维度,可通过科技事件中的创新要素自动补全知识图谱,实现知识图谱的补全动态变化。论文的主要研究内容如下:(1)轻型多源科技事件抽取首先依据实验室科技资源构建了多源科技事件抽取数据集,针对数据集科技实体多维的特征以及触发词少的问题,提出轻型多源科技事件抽取方法以实现自动地从多源科技数据中收集事件信息。该方法首先通过科技事件检测和科技实体识别,发现事件句中可能存在的科技事件类别和科技实体,从而加强模型的阅读理解能力。并利用事件本身信息结构缓解多源科技数据中触发词少的问题。实验在相同的数据集下将本文模型与主流事件抽取模型进行了对比,结果证明本文模型在参数量少于其他模型的情况下,准确率与主流模型的水平相近。(2)基于事件的知识图谱自适应补全针对科技知识图谱的补全方法不能随数据自适应变化的缺点以及局部信息依赖的错误,综合利用科技事件信息,提出基于事件的知识图谱自适应补全框架。该框架利用真实的事件信息生成补全模型训练数据集,对于补全任务通过科技事件将单个实体与多个维度的实体联系起来,并将科技三元组转换为软标签提示词,为补全模型提供更多的科技信息支持。基于多维事件信息和软标签提示词的联合知识驱动,使得预训练补全模型自适应科技领域知识。实验证明,在链接预测、三元组分类和元路径数三种对比任务上,经实验对比本方法优于其他方法,且根据真实事件生成的补全数据集,与局部随机信息数据集相比能提升补全模型性能。
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