知识图谱嵌入研究综述

随着互联网技术和应用模式的迅猛发展,表达方式丰富直观的知识图谱得到了大量关注,在知识表示学习方面积累了丰富研究成果,这些研究已在垂直搜索、智能问答等应用领域发挥了重要作用.在总结现有知识图谱嵌入研究基础之上,以面向的知识图谱数量为依据,将知识图谱嵌入模型分为面向单个知识图谱的链接预测模型和面向多个知识图谱的实体对齐模型...     

类型增强的时态知识图谱表示学习模型

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，是贯穿知识图谱构建和应用全过程的重要问题.现有的知识图谱表示学习模型大多基于静态的结构化三元组，忽略了知识的时间动态性和实体的类型特征，限制了它们在知识图谱补全和语义计算中的表现.针对这一问题，提出一种类型增强的时态知识图谱表示学习模型（type-enhanced temporal knowledge graph representation learning model,T-Temp），基于经典的张量分解技术，将不同形式的时间信息显式融合到知识图谱表示学习过程中.同时，利用实体与关系间的类型兼容性，充分挖掘隐含在实体中的类型特征，进一步提升表示学习的准确性.此外，证明T-Temp模型具有完全表达性，且与同类模型相比，具有较低的时空复杂度.在多个真实的时态知识图谱上进行的详细实验说明了T-Temp模型的有效性和先进性.     

矿井建设知识图谱构建研究综述

目前矿井建设工作中积累了海量数据,运用知识图谱技术可以挖掘这些动态数据间的复杂联系,为管理矿井数据、实现智慧化矿井建设等研究提供有效帮助。通过文献调研分析了矿井建设知识图谱的构建方法及数据特征,为知识图谱在矿井建设领域的落地应用提供了理论支撑;针对矿井建设领域的非结构化数据,系统地总结了知识抽取、知识融合、知识推理等构造知识图谱核心技术的原理与改进方法;最后分析了未来在矿井建设领域应用知识图谱的落地场景及发展趋势。     

基于知识表示学习的知识可信度评估

知识图谱自动化构建技术的发展以及信息量的增加导致知识图谱中引入了噪声和冲突,为了有效应用知识图谱,需要对知识的可信度进行评估。建立一种基于知识表示学习的知识可信度评估模型PTCA,利用实体之间的关联强度、实体类型信息以及多步路径信息对知识的可信度进行计算。通过三元组分类、知识图谱噪声检测以及知识图谱补全等3个任务对模型性能进行测试,结果表明,PTCA模型可以检测知识图谱内部存在的噪声和冲突,对三元组知识的可信度进行有效计算,且在有噪声干扰的数据集上的评估性能优于CKRL和PTransE模型。     

面向注塑产品工艺缺陷的知识图谱构建方法及应用

针对现有注塑产品缺陷故障原因排查与定位依靠专家人工诊断效率低、成本高昂等不足,本文提出了一种面向注塑产品缺陷的知识图谱构建方法及其应用,目的在于将专家知识采用知识图谱进行表示,利用基于知识图谱的垂直检索技术,解决故障排查和定位困难的问题.首先,文章基于多源异构的故障解决方案文本构建语料库,并构建知识本体模型.其次,采用面向非结构化文本的知识抽取模型,将产品缺陷的相关专家知识从原始语料中自动抽取出来.最后,利用Neo4j图数据库实现知识存储及可视化知识图谱的构建.在所构建的知识图谱中,探索并实现了知识智能搜索、故障诊断及工艺卡解析等应用,展示了知识图谱技术在注塑领域的良好应用前景.     

基于数据库知识图谱的操作系统运维状态自动监测

有效监测设备操作系统运维状态,是保障系统高效运转的重要步骤.为此,本文提出基于数据库知识图谱的操作系统运维状态自动监测方法.设计一种自下向上和自上向下相融合的操作系统数据库知识图谱,分析运维数据源,获得系统基础平台与运维相互关系;引入模糊综合评判模型量化操作系统的运维状态,利用专家评估法明确权重分配情况,融合三角形与梯形分布函数建立异常告警隶属函数实现系统运维状态监测.仿真结果表明,本文方法可呈现出操作系统真实状态,为运维工作的可靠进行发挥积极作用.     

知识图谱补全技术研究综述

作为一种新兴的数据结构，知识图谱被广泛用于搜索引擎、推荐系统、对话系统等诸多领域中.知识图谱补全(knowledge graph completion)是通过不同的方法，对图谱中的三元组残缺项进行补充.本文以模型构造方法为视角，从Trans结构、神经网络和张量分解三类方法对已有知识图谱补全的相关技术研究进行深入探讨，分析了不同补全技术的优缺点.指出了Trans结构模型和张量分解模型适用于大规模的知识图谱补全，而神经网络模型适用于关系结构复杂的知识图谱补全；现有知识图谱补全技术存在关系复杂性高、语义信息难以获取、训练代价大、模型扩展性差等不足.从知识图谱中复杂关系处理、上下文语义获取、节点间长期依赖关系捕获、模型融合与可扩展性等方面来展望了知识图谱补全技术未来主要研究方向.     

知识图谱增强的图神经网络推荐研究进展

已有推荐方法主要基于用户与项目的历史交互行为,未充分运用用户及项目相关特征信息,推荐效果并不理想。知识图谱（knowledge graph,KG）增强的图神经网络（graph neural network,GNN）推荐,是以用户与项目交互行为构建的交互图为基础,引入同为图结构的知识图谱,并运用图神经网络技术进行处理,从而实现个性化推荐。深入探讨了现有知识图谱增强的图神经网络推荐研究进展。首先在对图神经网络推荐和知识图谱推荐进行探讨的基础上,从项目知识图谱和协同知识图谱视角,深入分析了当前知识图谱增强的图神经网络推荐取得的相关研究成果;然后从大规模动态知识图谱处理、用户对项目属性的偏好挖掘、知识图谱的图嵌入学习等方面,指出了已有知识图谱增强的图神经网络推荐研究存在的主要问题;最后从动态时序知识图谱增强的GNN推荐、元学习的知识图谱增强GNN推荐、多模态知识图谱增强的GNN推荐、知识图谱增强的GNN跨领域推荐等方面,展望了知识图谱增强的图神经网络推荐未来主要研究方向。     

融合知识表示学习的双向注意力问答模型

知识图谱问答是自然语言处理领域的研究热点之一,近年来受到广泛的关注。知识图谱问答面临需要结合多条三元组进行推理的多跳问题以及知识图谱不完整等挑战,为解决这些问题,提出了一种融合知识表示学习的双向注意力模型（Bidirectional Attention model combining Knowledge Representation,KR-BAT）。引入知识表示学习以提高模型全局建模能力,应对知识图谱不完整的情况;使用双向注意力模型捕捉候选答案和问题间丰富的交互信息,经过分析推理给出答案。在MetaQA数据集上进行了实验,对比VRN、KV-MemNN、GraftNet等基准模型,在完整知识图谱上达到了非常有竞争力的性能,在不完整知识图谱上大幅度优于基准模型。     

基于知识图谱的法理知识服务系统设计与实现

为满足特定用户准确聚焦、有效关联、高效运用法理知识现实需求，利用信息化技术拓展优化法理知识服务手段，设计实现一种面向法理知识服务的信息系统。利用知识图谱、Vue前端开发框架等相关技术，选取部分香港法例作为试验数据，设计并实现了一种基于知识图谱的法理知识服务系统。通过开发部署，该系统设计初步实现了知识管理、语义搜索、智能推荐、关联分析四项核心功能，可有效提高法理知识服务效益，为知识图谱在特定垂直领域应用提供参考借鉴。     

细粒度苹果病虫害知识图谱构建研究

鉴于现有农业知识图谱对病虫害防治相关实体、关系刻画不够细致的问题,以苹果病虫害知识图谱构建为例,研究细粒度农业知识图谱的构建方法。对苹果病虫害知识的实体类型和关系种类进行细粒度定义,共划分出19种实体类别和22种实体关系,以此为基础标注并构建了苹果病虫害知识图谱数据集AppleKG。使用APD-CA模型对苹果病虫害领域命名实体进行识别,使用ED-ARE模型对实体关系进行抽取。实验结果表明,该文模型在命名实体识别和关系抽取两项子任务中的F1值分别达到了93.08%和94.73%。使用Neo4j数据库对知识图谱进行了存储和可视化,并就细粒度苹果病虫害知识图谱可以为精准病虫害信息查询、智能辅助诊断等下游任务提供底层技术支撑进行了讨论。     

DB4Trans:数据库内置知识图谱嵌入模型训练引擎

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,并有助于完成诸如图谱补全、链接预测等下游任务.随着基于知识的人工智能的日益普及和应用,知识图谱的数据规模正在急剧增加.然而,大部分的知识图谱嵌入工作主要关注模型训练的结果,忽略了对于数据规模的可扩展性,在处理大规模知识图谱时表现出较差的性能.近年来的一些研究工作将数据库技术应用于机器学习算法的优化,同时提供了用于数据库内机器学习的各类工具.通过将知识图谱嵌入模型与数据库在数据管理上的优势进行有效的结合,能够在保证知识图谱嵌入模型训练的准确率和效率的同时,提供更好的可扩展性以支持大规模知识图谱数据的训练.基于此,本文提出一种数据库内置知识图谱嵌入模型训练引擎DB4Trans.首先,设计了一种用于知识图谱嵌入模型训练的数据存储方案,对实体和关系进行编码并建立索引结构,以实现模型训练过程中对中间结果的快速访问和更新;其次,提出了一种数据库内置的模型训练优化算法,对数据库与内存间的数据批量交换方案进行设计以支持大规模数据的训练与存储;最后,在不同数据集上进行了测试,比较了模型训练与预测的...     

知识图谱可视分析研究综述

知识图谱是一种以图谱形式描述客观世界中存在的各种实体、概念及其关系的技术,广泛应用于智能搜索、自动问答和决策支持等领域.可视分析技术可以将抽象的知识图谱映射为图形元素,帮助用户直观地感知和分析数据,从而提高知识图谱的构建和表达,也为知识图谱在各个领域的应用提供了有力支持.文中对知识图谱可视分析相关工作进行调研和整理,从知识图谱可视化表现形式、知识图谱构建过程中常用的可视分析方法以及面向应用领域的知识图谱可视分析技术3个方面进行综述;进一步,总结和讨论知识图谱可视分析面临的挑战,并对其未来的发展趋势进行展望.     

基于Beta分布和半监督学习的非确定性知识图谱嵌入模型

近年来,面向确定性知识图谱的嵌入模型在知识图谱补全等任务中取得了长足的进展,但如何设计和训练面向非确定性知识图谱的嵌入模型仍然是一个重要挑战。不同于确定性知识图谱,非确定性知识图谱的每个事实三元组都有着对应的置信度,因此,非确定性知识图谱嵌入模型需要准确地计算出每个三元组的置信度。现有的非确定性知识图谱嵌入模型结构较为简单,只能处理对称关系,并且无法很好地处理假负(false-negative)样本问题。为了解决上述问题,该文首先提出了一个用于训练非确定性知识图谱嵌入模型的统一框架,该框架使用基于多模型的半监督学习方法训练非确定性知识图谱嵌入模型。为了解决半监督学习中半监督样本噪声过高的问题,我们还使用蒙特卡洛Dropout计算出模型对输出结果的不确定度,并根据该不确定度有效地过滤了半监督样本中的噪声数据。此外,为了更好地表示非确定性知识图谱中实体和关系的不确定性以处理更复杂的关系,该文还提出了基于Beta分布的非确定性知识图谱嵌入模型UBetaE,该模型将实体、关系均表示为一组相互独立的Beta分布。在公开数据集上的实验结果表明,结合该文所提出的半监督学习方法和UBetaE模型,不仅...     

面向链接预测的知识图谱嵌入研究综述

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,具有自身的缺陷。鉴于此,需建立更完整的知识图谱,以提高知识图谱的实际利用率。利用链接预测通过已有关系来推测新的关系,从而实现大规模知识库的补全。通过比较基于翻译模型的知识图谱链接预测模型,从常用数据集与评价指标、翻译模型、采样方法等方面分析知识图谱链接预测模型的框架,并对基于知识图谱的链接预测模型进行了综述。     

基于混合增强智能的知识图谱推理技术研究

如今,知识图谱被广泛应用在各个领域,例如问答系统、推荐系统等。而基于知识图谱的应用表现很大程度上依赖于知识图谱本身的知识完备性与准确性。单纯通过人工补齐与审核的方式来构建知识图谱已无法满足超大规模知识图谱的需求。针对上述问题,提出一种基于混合增强智能的知识图谱推理框架,即同时利用机器模型与人的知识信息来完成知识图谱推理。该框架在基于知识图谱嵌入的向量空间中,利用混合增强智能模型来寻找到实体节点之间的有效路径。与现有方法不同的是,该方法在训练模型时,高效地利用人的知识信息来指导模型的优化。实验表明,该框架在公开数据集上的表现相较于现有方法有一定提升。     

知识图谱嵌入技术研究进展

知识图谱嵌入(KGE)是知识图谱领域一个新的研究热点,旨在利用词向量的平移不变性将知识图谱中实体和关系嵌入到低维向量空间,进而完成知识表示.以解决实际问题的类型为划分依据,首先,阐述了四类主要的知识图谱嵌入方法,包括基于深度学习的方法、基于图形特征的方法、基于翻译模型的方法以及基于其他模型的方法,对每种模型的算法思想进行详细阐述,总结了每种模型的优缺点;其次,从常用数据集、评价指标、算法、实验四方面对知识图谱嵌入算法实验进行分析与归纳,对嵌入方法做了横纵向对比;最后,从解决实际问题的角度出发,给出了知识图谱嵌入技术未来的发展方向.通过研究,发现在基于深度学习的方法中,LCPE模型的效果最好;在基于图形特征的方法中,TCE模型的效果最好;在基于翻译模型的方法中,NTransGH模型的效果最好.今后的研究可以在LCPE、TCE、NTransGH的基础上进行拓展,不断提高链接预测和三元组分类的实验效果.     

结合多重嵌入表示的中文知识图谱补全

近年来，随着知识图谱相关技术的不断发展，各方面研究对知识图谱本身的需求也不断加强。然而现有的知识图谱无法完全覆盖整个真实世界，同时在知识正确性以及时效性等方面存在问题，这使得知识图谱补全越来越受到研究者的关注。在中文环境下，知识图谱补全任务又呈现出与英文图谱补全任务不同的特性。该文对中/英知识图谱补全任务进行了对比分析，将中文图谱中出现的错误进行了归类。根据该分析结果，该文提出将三元组中实体和关系嵌入表示、实体和关系描述文本嵌入表示结合的链接预测方法MER-Tuck,该方法利用外部的语义补充来加强矩阵分解模型的学习能力。为了验证该方法的有效性，该文为中文知识图谱补全任务构建了新数据集。在该数据集上将该文的方法与主流的链接预测方法进行比较，实验结果表明该文所提方法是有效的。     

知识图谱综述——表示、构建、推理与知识超图理论

针对知识图谱（KG）在知识驱动的人工智能研究中发挥的强大支撑作用,分析并总结了现有知识图谱和知识超图技术。首先,从知识图谱的定义与发展历程出发,介绍了知识图谱的分类和架构;其次,对现有的知识表示与存储方式进行了阐述;然后,基于知识图谱的构建流程,分析了各类知识图谱构建技术的研究现状。特别是针对知识图谱中的知识推理这一重要环节,分析了基于逻辑规则、嵌入表示和神经网络的三类典型的知识推理方法。此外,以异构超图引出知识超图的研究进展,并提出三层架构的知识超图,从而更好地表示和提取超关系特征,实现对超关系数据的建模及快速的知识推理。最后,总结了知识图谱和知识超图的典型应用场景并对未来的研究作出了展望。     

航空制造知识图谱构建研究综述

目前航空装备制造企业的设计、制造相关流程中积累了大量数据,基于知识图谱技术可以对这些数据进行有效融合与管理,对不断更新的制造知识进行挖掘,将为航空制造企业智慧化升级提供有力的知识支撑。为探明知识图谱在航空制造领域的理论支撑体系与实际应用情况,通过文献调研分析航空制造知识图谱架构、定义及特点;阐明知识图谱领域构建过程中的核心技术并进行研究综述,对比航空制造知识图谱与通用知识图谱构建技术上的异同,并提出了三个切合实际的航空制造知识图谱应用方向及其解决方案;最后对未来航空制造知识图谱的挑战进行了分析及展望,为后续该领域的研究提供一些思路。